Es ist auch so gestaltet, dass es als zukünftige Referenz dient, sodass Sie jederzeit zurückkommen und genau das sehen, was Sie benötigen.

## Den Code ausführen { #run-the-code }

Alle Codeblöcke können kopiert und direkt verwendet werden (es sind tatsächlich getestete Python-Dateien).

Und diese Modelle teilen alle eine Menge der Daten und verdoppeln Attributnamen und -typen.

Wir könnten es besser machen.

Wir können ein `UserBase`-Modell deklarieren, das als Basis für unsere anderen Modelle dient. Und dann können wir Unterklassen dieses Modells erstellen, die seine Attribute (Typdeklarationen, Validierung usw.) erben.

Die ganze Datenkonvertierung, -validierung, -dokumentation usw. wird immer noch wie gewohnt funktionieren.

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### [Falcon](https://falconframework.org/) { #falcon }

Falcon ist ein weiteres leistungsstarkes Python-Framework. Es ist minimalistisch konzipiert und dient als Grundlage für andere Frameworks wie Hug.

        final javax.xml.transform.Transformer transformer = tf.newTransformer();
        transformer.setOutputProperty(OutputKeys.ENCODING, "UTF-8");
        transformer.setOutputProperty(OutputKeys.INDENT, "no");
        transformer.setOutputProperty(OutputKeys.METHOD, "xml");

        final StringWriter writer = new StringWriter();
        final StreamResult result = new StreamResult(writer);

### Docs

* ✏️ Fix validation parameter name in docs, from `regex` to `pattern`. PR [#10085](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/10085) by [@pablodorrio](https://github.com/pablodorrio).
* ✏️ Fix indent format in `docs/en/docs/deployment/server-workers.md`. PR [#10066](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/10066) by [@tamtam-fitness](https://github.com/tamtam-fitness).