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Dies ist ein sehr einfaches und kurzes Tutorial. Wenn Sie mehr über Datenbanken im Allgemeinen, über SQL oder fortgeschrittenere Funktionen erfahren möchten, besuchen Sie die <a href="https://sqlmodel.tiangolo.com/" class="external-link" target="_blank">SQLModel-Dokumentation</a>.

Da `Annotated` mehr als eine Metadaten-Annotation haben kann, könnten Sie dieselbe Funktion sogar mit anderen Tools verwenden, wie z. B. <a href="https://typer.tiangolo.com/" class="external-link" target="_blank">Typer</a>. 🚀

## Mehr Validierungen hinzufügen { #add-more-validations }

Sie können auch einen `min_length`-Parameter hinzufügen:

say_hi(name=None)  # Das funktioniert, None ist gültig 🎉
```

Die gute Nachricht ist, dass Sie sich darüber keine Sorgen mehr machen müssen, wenn Sie Python 3.10 verwenden, da Sie einfach `|` verwenden können, um Vereinigungen von Typen zu definieren:

{* ../../docs_src/python_types/tutorial009c_py310.py hl[1,4] *}

Und dann müssen Sie sich nicht mehr um Namen wie `Optional` und `Union` kümmern. 😎

#### Generische Typen { #generic-types }

Ich erzähle Ihnen hier etwas mehr über diese **Konzepte**, was Ihnen hoffentlich die **Intuition** gibt, die Sie benötigen, um zu entscheiden, wie Sie Ihre API in sehr unterschiedlichen Umgebungen deployen, möglicherweise sogar in **zukünftigen**, die jetzt noch nicht existieren.

* Arbeitsspeicher
* Schritte vor dem Start

## Arbeitsspeicher { #memory }

Wenn Sie **einen einzelnen Prozess pro Container** ausführen, wird von jedem dieser Container (mehr als einer, wenn sie repliziert werden) eine mehr oder weniger klar definierte, stabile und begrenzte Menge an Arbeitsspeicher verbraucht.

## Ausführung von Abhängigkeiten mit `yield` { #execution-of-dependencies-with-yield }

Die Ausführungsreihenfolge ähnelt mehr oder weniger dem folgenden Diagramm. Die Zeit verläuft von oben nach unten. Und jede Spalte ist einer der interagierenden oder Code-ausführenden Teilnehmer.

```mermaid
sequenceDiagram

participant client as Client

Führen wir unser vorheriges Beispiel fort. Wir wollten **die Funktion mit einem Typ annotieren**, aber wir wollten in der Funktion tatsächlich etwas zurückgeben, das **mehr Daten** enthält.

Wir möchten, dass FastAPI die Daten weiterhin mithilfe des Responsemodells **filtert**. Selbst wenn die Funktion mehr Daten zurückgibt, soll die Response nur die Felder enthalten, die im Responsemodell deklariert sind.

```JSON hl_lines="4-8"
{
    "openapi": "3.1.0",
    // Hier mehr Einstellungen
    "servers": [
        {
            "url": "/api/v1"
        }
    ],
    "paths": {
            // Hier mehr Einstellungen
    }
}
```

Mehr erfahren Sie am Ende dieser Seite.

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## Zusätzliche Argumente für `Field` { #field-additional-arguments }

Requests hat ein sehr einfaches und intuitives Design, ist sehr einfach zu bedienen und verfügt über sinnvolle Standardeinstellungen. Aber gleichzeitig ist es sehr leistungsstark und anpassbar.

Aus diesem Grund heißt es auf der offiziellen Website:

> Requests ist eines der am häufigsten heruntergeladenen Python-Packages aller Zeiten