Es verwendete benutzerdefinierte Typen in seinen Deklarationen anstelle von Standard-Python-Typen, es war aber dennoch ein großer Fortschritt.

Außerdem war es eines der ersten Frameworks, welches ein benutzerdefiniertes Schema generierte, welches die gesamte API in JSON deklarierte.

    <!-- These packages are duplicated in core and war, don't require a package-info.java in each place -->
    <suppress checks="JavadocPackage"
              files=".*[/\\]platforms[/\\]jvm[/\\]war[/\\]src[/\\]main[/\\]java[/\\]org[/\\]gradle[/\\]api[/\\]plugins[/\\][^/\\]+"/>
    <suppress checks="JavadocPackage"

 * @see TraversalUtil
 */
public abstract class ClassTraversalUtil {

    /** クラスファイルの拡張子 */
    protected static final String CLASS_SUFFIX = ".class";

    /** WARファイルの拡張子 */
    protected static final String WAR_FILE_EXTENSION = ".war";

    /** WARファイル内のクラスファイルのエントリプレフィックス */
    protected static final String WEB_INF_CLASSES_PATH = "WEB-INF/classes/";

    /**
     * ルートディレクトリ配下を処理します。
     *
     * @param rootDir

Irgendwann sind die Funktions-Parameter fertig, Sie starten mit der Definition des Körpers ...

Aber dann müssen Sie „diese Methode aufrufen, die den ersten Buchstaben in Großbuchstaben umwandelt“.

War es `upper`? War es `uppercase`? `first_uppercase`? `capitalize`?

Dann versuchen Sie es mit dem langjährigen Freund des Programmierers, der Editor-Autovervollständigung.

    public static final String PROJECT_LOCAL_REPO = "project-local-repo";

    private static final Collection<String> COMPILE_PHASE_TYPES = new HashSet<>(
            Arrays.asList("jar", "ejb-client", "war", "rar", "ejb3", "par", "sar", "wsr", "har", "app-client"));

    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(ReactorReader.class);

    private final MavenSession session;

    "name": "version-control",
    "path": "platforms/software/version-control",
    "unitTests": true,
    "functionalTests": true,
    "crossVersionTests": false
  },
  {
    "name": "war",
    "path": "platforms/jvm/war",
    "unitTests": true,
    "functionalTests": true,
    "crossVersionTests": false
  },
  {
    "name": "worker-main",
    "path": "platforms/core-execution/worker-main",

/// check

Sprich, mit der gleichen Python-Typdeklaration gibt Ihnen **FastAPI** Datenvalidierung.

Beachten Sie, dass die Fehlermeldung auch direkt die Stelle anzeigt, wo die Validierung nicht erfolgreich war.

Das ist unglaublich hilfreich, wenn Sie Code entwickeln und debuggen, welcher mit ihrer API interagiert.

///

## Dokumentation

<div class="termy">

```console
$ pip install "fastapi[all]"
---> 100%
```

</div>

/// info

In Pydantic v1 war das im Hauptpackage enthalten. Jetzt wird es als unabhängiges Package verteilt, sodass Sie wählen können, ob Sie es installieren möchten oder nicht, falls Sie die Funktionalität nicht benötigen.

///

Das ist vergleichbar mit den HTTP-Statuscodes im Bereich 200 (von 200 bis 299). Diese „200“er Statuscodes bedeuten, dass der Request in einem bestimmten Aspekt ein „Success“ („Erfolg“) war.

Die Statuscodes im 400er-Bereich bedeuten hingegen, dass es einen Fehler gab.

Erinnern Sie sich an all diese **404 Not Found** Fehler (und Witze)?

## `HTTPException` verwenden

Nie wieder falsche Schlüsselnamen tippen, Hin und Herhüpfen zwischen der Dokumentation, Hoch- und Runterscrollen, um herauszufinden, ob es `username` oder `user_name` war.

### Kompakt

Es gibt für alles sensible **Defaultwerte**, mit optionaler Konfiguration überall. Alle Parameter können feinjustiert werden, damit sie tun, was Sie benötigen, und die API definieren, die Sie brauchen.