Und Sie könnten eine einzelne Abhängigkeit haben, die auf mehreren ge`yield`eten Abhängigkeiten basiert, usw.

Sie können beliebige Kombinationen von Abhängigkeiten haben.

**FastAPI** stellt sicher, dass alles in der richtigen Reihenfolge ausgeführt wird.

/// note | "Technische Details"

        approxPow = approxPow.divide(BigInteger.TEN);
        approxCmp = approxPow.compareTo(x);
      } while (approxCmp > 0);
    } else {
      BigInteger nextPow = BigInteger.TEN.multiply(approxPow);
      int nextCmp = nextPow.compareTo(x);
      while (nextCmp <= 0) {
        approxLog10++;
        approxPow = nextPow;
        approxCmp = nextCmp;
        nextPow = BigInteger.TEN.multiply(approxPow);

## Umgebungsvariablen

/// tip | "Tipp"

Wenn Sie bereits wissen, was „Umgebungsvariablen“ sind und wie man sie verwendet, können Sie gerne mit dem nächsten Abschnitt weiter unten fortfahren.

///

```Python hl_lines="1  4"
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial008.py!}
```

////

Điều này có nghĩa là:

* Biến `prices` là một `dict`:
    * Khóa của `dict` này là kiểu `str` (đó là tên của mỗi vật phẩm).
    * Giá trị của `dict` này là kiểu `float` (đó là giá của mỗi vật phẩm).

#### Union

Bạn có thể khai báo rằng một biến có thể là **một vài kiểu dữ liệu" bất kì, ví dụ, một `int` hoặc một `str`.

            "nine", 9,
            "ten", 10),
        "one",
        1,
        "two",
        2,
        "three",
        3,
        "four",
        4,
        "five",
        5,
        "six",
        6,
        "seven",
        7,
        "eight",
        8,
        "nine",
        9,
        "ten",
        10);
  }

### `List` von `typing` importieren

In Python 3.9 oder darüber können Sie einfach `list` verwenden, um diese Typannotationen zu deklarieren, wie wir unten sehen werden. 💡

In Python-Versionen vor 3.9 (3.6 und darüber), müssen Sie zuerst `List` von Pythons Standardmodul `typing` importieren.

```Python hl_lines="1"
{!> ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002.py!}
```

Die ganze Datenvalidierung wird hinter den Kulissen von <a href="https://pydantic-docs.helpmanual.io/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a> durchgeführt, Sie profitieren also von dessen Vorteilen. Und Sie wissen, dass Sie in guten Händen sind.

Sie können für Typ Deklarationen auch `str`, `float`, `bool` und viele andere komplexe Datentypen verwenden.

Mehrere davon werden wir in den nächsten Kapiteln erkunden.

## Die Reihenfolge ist wichtig

`FastAPI` jest w rzeczywistości podklasą `Starlette`, więc jeśli już znasz lub używasz Starlette, większość funkcji będzie działać w ten sam sposób.

Dzięki **FastAPI** otrzymujesz wszystkie funkcje **Starlette** (ponieważ FastAPI to po prostu Starlette na sterydach):

Aber am wichtigsten:

* Es wird die Ausgabedaten auf das **limitieren und filtern**, was im Rückgabetyp definiert ist.
    * Das ist insbesondere für die **Sicherheit** wichtig, mehr dazu unten.

## `response_model`-Parameter

Es gibt Fälle, da möchten oder müssen Sie Daten zurückgeben, die nicht genau dem entsprechen, was der Typ deklariert.

estás acostumbrado a definir *path operation functions* del tipo sólo cálculo con `def` simple para una pequeña ganancia de rendimiento (aproximadamente 100 nanosegundos), ten en cuenta que en **FastAPI** el efecto sería bastante opuesto. En estos casos, es mejor usar `async def` a menos que tus *path operation functions* usen un código que realice el bloqueo <abbr title="Input/Output: disk reading or writing, network communications.">I/O</abbr>.

Aún así, en ambas situaciones, es probable...