## Listen als Felder { #list-fields }

Sie können ein Attribut als Kindtyp definieren, zum Beispiel eine Python-`list`.

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial001_py310.py hl[12] *}

Das bewirkt, dass `tags` eine Liste ist, wenngleich es nichts über den Typ der Elemente der Liste aussagt.

## Listen mit Typ-Parametern als Felder { #list-fields-with-type-parameter }

- DRA: scheduling pods is up to 16x faster, depending on the scenario. Scheduling throughput depends a lot on cluster utilization. It is higher for lightly loaded clusters with free resources and gets lower when the cluster utilization increases. ([#127277](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/127277), [@pohly](https://github.com/pohly)) [SIG API Machinery, Apps, Architecture,...

## Liste von Modellen { #list-of-models }

Auf die gleiche Weise können Sie Responses von Listen von Objekten deklarieren.

Dafür verwenden Sie Pythons Standard-`typing.List` (oder nur `list` in Python 3.9 und höher):

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial004_py39.py hl[18] *}

labels.plugin_list=Plugin-Liste
labels.pathmap_list=Pfadzuordnungs-Liste
labels.log_file_list=Logdatei-Liste
labels.labeltype_list=Label-Typ-Liste
labels.key_match_list=Schlüsselübereinstimmungs-Liste
labels.job_log_list=Job-Log-Liste
labels.group_list=Gruppen-Liste
labels.file_config_list=Dateikonfigurations-Liste
labels.file_auth_list=Dateiauthentifizierungs-Liste
labels.failure_url_list=Fehler-URL-Liste

Mais, **tout fonctionne** par défaut.

### Validation

* Validation pour la plupart (ou tous?) les **types de données** Python incluant:
    * objets JSON (`dict`).
    * listes JSON (`list`) définissant des types d'éléments.
    * Champs String (`str`), définition de longueur minimum ou maximale.
    * Nombres (`int`, `float`) avec valeur minimale and maximale, etc.

Um dies zu erreichen, muss das `:80`-Backend eine Liste von „erlaubten Origins“ haben.

In diesem Fall müsste die Liste `http://localhost:8080` enthalten, damit das `:8080`-Frontend korrekt funktioniert.

## Wildcards { #wildcards }

Es ist auch möglich, die Liste als `"*"` (ein „Wildcard“) zu deklarieren, um anzuzeigen, dass alle erlaubt sind.

3. Die Datenklasse `Author` enthält eine Liste von `Item`-Datenklassen.

4. Die Datenklasse `Author` wird im `response_model`-Parameter verwendet.

5. Sie können andere Standard-Typannotationen mit Datenklassen als Requestbody verwenden.

    In diesem Fall handelt es sich um eine Liste von `Item`-Datenklassen.

Aber standardmäßig **„funktioniert einfach alles“**.

### Validierung { #validation }

* Validierung für die meisten (oder alle?) Python-**Datentypen**, hierzu gehören:
    * JSON Objekte (`dict`).
    * JSON Listen (`list`), die den Typ ihrer Elemente definieren.
    * Strings (`str`) mit definierter minimaler und maximaler Länge.
    * Zahlen (`int`, `float`) mit Mindest- und Maximalwerten, usw.

#### Liste { #list }

Definieren wir zum Beispiel eine Variable, die eine `list` von `str` – eine Liste von Strings – sein soll.

Deklarieren Sie die Variable mit der gleichen Doppelpunkt-Syntax (`:`).

Als Typ nehmen Sie `list`.

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

labels.plugin_list=Eklenti listesi
labels.pathmap_list=Yol eşleme listesi
labels.log_file_list=Günlük dosyası listesi
labels.labeltype_list=Etiket türü listesi
labels.key_match_list=Anahtar eşleşme listesi
labels.job_log_list=İş günlüğü listesi
labels.group_list=Grup listesi
labels.file_config_list=Dosya yapılandırma listesi
labels.file_auth_list=Dosya kimlik doğrulama listesi
labels.failure_url_list=Başarısız URL listesi