In unserem Beispiel können wir also bewirken, dass `tags` spezifisch eine „Liste von Strings“ ist:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002_py310.py hl[12] *}

## Set-Typen { #set-types }

Aber dann denken wir darüber nach und stellen fest, dass sich die Tags nicht wiederholen sollen, es sollen eindeutige Strings sein.

Aber dann haben wir ein `dict` im Parameter `commons` der *Pfadoperation-Funktion*.

Und wir wissen, dass Editoren nicht viel Unterstützung (wie etwa Code-Vervollständigung) für `dict`s bieten können, weil sie ihre Schlüssel- und Werttypen nicht kennen.

Das können wir besser machen ...

## Was macht eine Abhängigkeit aus { #what-makes-a-dependency }

Bisher haben Sie Abhängigkeiten gesehen, die als Funktionen deklariert wurden.

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.

# Beispiel-Request-Daten deklarieren { #declare-request-example-data }

Sie können Beispiele für die Daten deklarieren, die Ihre App empfangen kann.

Hier sind mehrere Möglichkeiten, das zu tun.

## Zusätzliche JSON-Schemadaten in Pydantic-Modellen { #extra-json-schema-data-in-pydantic-models }

Sie können `examples` („Beispiele“) für ein Pydantic-Modell deklarieren, welche dem generierten JSON-Schema hinzugefügt werden.

Ebenfalls können Sie es verwenden, um automatisch Code für Clients zu generieren, die mit Ihrer API kommunizieren. Zum Beispiel für Frontend-, Mobile- oder IoT-Anwendungen.

### Ihre App deployen (optional) { #deploy-your-app-optional }

## Beim Hochfahren ausführen { #running-on-startup }

Das machen Sie mit modernen Standard-Python-Typen.

Sie müssen keine neue Syntax, Methoden oder Klassen einer bestimmten Bibliothek usw. lernen.

Nur Standard-**Python**.

Zum Beispiel für ein `int`:

```Python
item_id: int
```

oder für ein komplexeres `Item`-Modell:

```Python
item: Item
```

... und mit dieser einen Deklaration erhalten Sie:

* Editor-Unterstützung, einschließlich:

#### Eine einfache Anwendung { #a-simple-app }

Sie könnten einen Prozessmanager im Container haben wollen, wenn Ihre Anwendung **einfach genug** ist, sodass Sie es auf einem **einzelnen Server** ausführen können, nicht auf einem Cluster.

#### Docker Compose { #docker-compose }

Auf die gleiche Weise können Sie optionale Query-Parameter deklarieren, indem Sie deren Defaultwert auf `None` setzen:

{* ../../docs_src/query_params/tutorial002_py310.py hl[7] *}

In diesem Fall wird der Funktionsparameter `q` optional und standardmäßig `None` sein.

/// check | Testen

* **`300 - 399`** stehen für „Redirection“ („Umleitung“). Responses mit diesen Statuscodes können einen Body haben oder nicht, außer bei `304`, „Not Modified“ („Nicht verändert“), die keinen haben darf.