Ich konnte ihn nie in einem vollständigen Projekt verwenden, da er keine Sicherheitsintegration hatte, sodass ich nicht alle Funktionen, die ich hatte, durch die auf Flask-apispec basierenden Full-Stack-Generatoren ersetzen konnte. Ich hatte in meinem Projekte-Backlog den Eintrag, einen Pull Request zu erstellen, welcher diese Funktionalität hinzufügte.

Sie würden wahrscheinlich einen Cloud-Server (eine virtuelle Maschine) oder etwas Ähnliches bekommen, und dieser hätte eine <abbr title="Sie ändert sich nicht">feste</abbr> **öffentliche IP-Adresse**.

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Jetzt, selbst wenn Sie einen Request mit duplizierten Daten erhalten, werden diese zu einem Set eindeutiger Dinge konvertiert.

Und wann immer Sie diese Daten ausgeben, selbst wenn die Quelle Duplikate hatte, wird es als Set von eindeutigen Dingen ausgegeben.

Und es wird entsprechend annotiert/dokumentiert.

## Verschachtelte Modelle

Jedes Attribut eines Pydantic-Modells hat einen Typ.

      "msg": "Input should be a valid integer, unable to parse string as an integer",
      "input": "foo",
      "url": "https://errors.pydantic.dev/2.1/v/int_parsing"
    }
  ]
}
```

Der Pfad-Parameter `item_id` hatte den Wert `"foo"`, was kein `int` ist.

Deshalb, um ID-Kollisionen zu vermeiden, könnten Sie beim Erstellen des JWT-Tokens für den Benutzer, dem Wert des `sub`-Schlüssels ein Präfix, z. B. `username:` voranstellen. In diesem Beispiel hätte der Wert von `sub` also auch `username:johndoe` sein können.

Der wesentliche Punkt ist, dass der `sub`-Schlüssel in der gesamten Anwendung eine eindeutige Kennung haben sollte, und er sollte ein String sein.

## Es testen

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Vor OpenAPI 3.1.0 verwendete OpenAPI eine ältere und modifizierte Version von **JSON Schema**.

JSON Schema hatte keine `examples`, daher fügte OpenAPI seiner eigenen modifizierten Version ein eigenes `example`-Feld hinzu.

OpenAPI fügte auch die Felder `example` und `examples` zu anderen Teilen der Spezifikation hinzu:

Wenn Sie jedoch sicher sind, dass der von Ihnen zurückgegebene Inhalt **mit JSON serialisierbar** ist, können Sie ihn direkt an die Response-Klasse übergeben und die zusätzliche Arbeit vermeiden, die FastAPI hätte, indem es Ihren zurückgegebenen Inhalt durch den `jsonable_encoder` leitet, bevor es ihn an die Response-Klasse übergibt.

```Python hl_lines="2  7"
{!../../docs_src/custom_response/tutorial001b.py!}
```

/// info

Dennoch ist das schlussendliche Benutzererlebnis nicht das Beste. 😞

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Dies wäre die parallele äquivalente Geschichte für Hamburger. 🍔

Für ein „realeres“ Beispiel hierfür, stellen Sie sich eine Bank vor.

* **Kubernetes** und andere verteilte **Containersysteme**
    * Etwas in der **Kubernetes**-Ebene würde die **IP** und den **Port** abhören. Die Replikation hätte **mehrere Container**, in jedem wird jeweils **ein Uvicorn-Prozess** ausgeführt.
* **Cloud-Dienste**, welche das für Sie erledigen

Aber jetzt, mit `Query(max_length=50)` innerhalb von `Annotated`, sagen wir FastAPI, dass es diesen Wert aus den Query-Parametern extrahieren soll (das hätte es sowieso gemacht 🤷) und dass wir eine **zusätzliche Validierung** für diesen Wert haben wollen (darum machen wir das, um die zusätzliche Validierung zu bekommen). 😎

FastAPI wird nun: