{
            "detail": [
                {
                    "type": "float_parsing",
                    "loc": ["body", "price"],
                    "msg": "Input should be a valid number, unable to parse string as a number",
                    "input": "twenty",
                }
            ]
        }
    ) | IsDict(
        # TODO: remove when deprecating Pydantic v1
        {
            "detail": [

        {
            "detail": [
                {
                    "type": "float_parsing",
                    "loc": ["body", "price"],
                    "msg": "Input should be a valid number, unable to parse string as a number",
                    "input": "twenty",
                }
            ]
        }
    ) | IsDict(
        # TODO: remove when deprecating Pydantic v1
        {
            "detail": [

    max_digits: Annotated[
        Union[int, None],
        Doc(
            """
            Maximum number of allow digits for strings.
            """
        ),
    ] = _Unset,
    decimal_places: Annotated[
        Union[int, None],
        Doc(
            """
            Maximum number of decimal places allowed for numbers.
            """
        ),
    ] = _Unset,
    examples: Annotated[

Sie können einen Projektgenerator für den Einstieg verwenden, welcher einen Großteil der Ersteinrichtung, Sicherheit, Datenbank und einige API-Endpunkte bereits für Sie erstellt.

Ein Projektgenerator verfügt immer über ein sehr spezifisches Setup, das Sie aktualisieren und an Ihre eigenen Bedürfnisse anpassen sollten, aber es könnte ein guter Ausgangspunkt für Ihr Projekt sein.

## Full Stack FastAPI PostgreSQL

                            # TODO: remove when deprecating Pydantic v1
                            {
                                "title": "Process After",
                                "type": "number",
                                "format": "time-delta",
                            }
                        ),
                    },

* **Nachdem** eine sichere Verbindung hergestellt wurde, ist das Kommunikationsprotokoll **immer noch HTTP**.
    * Die Inhalte sind **verschlüsselt**, auch wenn sie mit dem **HTTP-Protokoll** gesendet werden.

This is the basic idea. But you will probably want to take care of some additional things, like:

* Security - HTTPS
* Running on startup
* Restarts
* Replication (the number of processes running)
* Memory
* Previous steps before starting

    {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial003.py!}
    ```

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

Sie können den (HTTP-)`status_code` definieren, den die Response Ihrer *Pfadoperation* verwenden soll.

Sie können direkt den `int`-Code übergeben, etwa `404`.

Aber falls Sie sich nicht mehr erinnern, wofür jede Nummer steht, können Sie die Abkürzungs-Konstanten in `status` verwenden:

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="1  15"
    {!> ../../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial001_py310.py!}
    ```

                        ),
                        "price": {"title": "Price", "type": "number"},
                        "tax": IsDict(
                            {
                                "title": "Tax",
                                "anyOf": [{"type": "number"}, {"type": "null"}],
                            }
                        )
                        | IsDict(