</blockquote>

## Untersuchung { #investigation }

Durch die Nutzung all dieser vorherigen Alternativen hatte ich die Möglichkeit, von allen zu lernen, Ideen aufzunehmen und sie auf die beste Weise zu kombinieren, die ich für mich und die Entwicklerteams, mit denen ich zusammengearbeitet habe, finden konnte.

Es war beispielsweise klar, dass es idealerweise auf Standard-Python-Typhinweisen basieren sollte.

-operations }

Wenn Sie später lesen, wie Sie größere Anwendungen strukturieren ([Größere Anwendungen – mehrere Dateien](../../tutorial/bigger-applications.md){.internal-link target=_blank}), möglicherweise mit mehreren Dateien, lernen Sie, wie Sie einen einzelnen `dependencies`-Parameter für eine Gruppe von *Pfadoperationen* deklarieren....

Die gleichen Modelle werden von den Requests gemeinsam genutzt, es handelt sich also nicht um ein Modell pro Request, pro Benutzer, oder ähnliches.

Stellen wir uns vor, dass das Laden des Modells **eine ganze Weile dauern** kann, da viele **Daten von der Festplatte** gelesen werden müssen. Sie möchten das also nicht für jeden Request tun.

///

## Mehr darüber lernen { #learn-more }

Weitere Informationen zu **GraphQL** finden Sie in der <a href="https://graphql.org/" class="external-link" target="_blank">offiziellen GraphQL-Dokumentation</a>.

Mehrere davon werden wir in den nächsten Kapiteln erkunden.

## Die Reihenfolge ist wichtig { #order-matters }

Wenn Sie *Pfadoperationen* erstellen, haben Sie manchmal einen fixen Pfad.

Etwa `/users/me`, um Daten über den aktuellen Benutzer zu erhalten.

Und Sie haben auch einen Pfad `/users/{user_id}`, um Daten über einen spezifischen Benutzer zu erhalten, mittels einer Benutzer-ID.

/// danger | Gefahr

Speichern Sie niemals das Klartextpasswort eines Benutzers. Speichern Sie immer einen „sicheren Hash“, den Sie dann verifizieren können.

Wenn Sie nicht wissen, was das ist, werden Sie in den [Sicherheitskapiteln](security/simple-oauth2.md#password-hashing){.internal-link target=_blank} lernen, was ein „Passworthash“ ist.

///

## Mehrere Modelle { #multiple-models }

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:
    * Code-Vervollständigung.

ermöglichen, Kommunikation (Requests) an möglicherweise **mehrere Container** weiterzuleiten, in denen Ihre Anwendung ausgeführt wird.

Jeder dieser Container, in denen Ihre Anwendung ausgeführt wird, verfügt normalerweise über **nur einen Prozess** (z. B. einen Uvicorn-Prozess, der Ihre FastAPI-Anwendung ausführt). Es wären alles **identische Container**, die das Gleiche ausführen, welche aber jeweils über einen eigenen Prozess, Speicher, usw. verfügen. Auf diese Weise würden Sie die **Parallelisierung**...

Mit **FastAPI** bekommen Sie alle Funktionen von **Pydantic** (da FastAPI für die gesamte Datenverarbeitung Pydantic nutzt):

* **Kein Kopfzerbrechen**:
    * Keine neue Schemadefinition-Mikrosprache zu lernen.
    * Wenn Sie Pythons Typen kennen, wissen Sie, wie man Pydantic verwendet.

Als Typ nehmen Sie `list`.

Da die Liste ein Typ ist, welcher innere Typen enthält, werden diese von eckigen Klammern umfasst:

{* ../../docs_src/python_types/tutorial006_py39.py hl[1] *}

/// info | Info

Die inneren Typen in den eckigen Klammern werden als „Typ-Parameter“ bezeichnet.

In diesem Fall ist `str` der Typ-Parameter, der an `list` übergeben wird.

///