"meidän", "meidät", "meitä", "meissä", "meistä", "meihin", "meillä", "meiltä", "meille", "te", "teidän", "teidät", "teitä", "teissä", "teistä", "teihin", "teillä", "teiltä", "teille", "he", "heidän", "heidät", "heitä", "heissä", "heistä", "heihin", "heillä", "heiltä", "heille", "tämä", "tämän", "tätä", "tässä", "tästä", "tähän", "tallä", "tältä", "tälle", "tänä", "täksi", "tuo", "tuon", "tuotä", "tuossa", "tuosta", "tuohon", "tuolla", "tuolta", "tuolle", "tuona", "tuoksi", "se", "sen", "sitä", "siinä", "siitä",...

"meidän", "meidät", "meitä", "meissä", "meistä", "meihin", "meillä", "meiltä", "meille", "te", "teidän", "teidät", "teitä", "teissä", "teistä", "teihin", "teillä", "teiltä", "teille", "he", "heidän", "heidät", "heitä", "heissä", "heistä", "heihin", "heillä", "heiltä", "heille", "tämä", "tämän", "tätä", "tässä", "tästä", "tähän", "tallä", "tältä", "tälle", "tänä", "täksi", "tuo", "tuon", "tuotä", "tuossa", "tuosta", "tuohon", "tuolla", "tuolta", "tuolle", "tuona", "tuoksi", "se", "sen", "sitä", "siinä", "siitä",...

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## Eine benutzerdefinierte `Response` zurückgeben { #returning-a-custom-response }

Das obige Beispiel zeigt alle Teile, die Sie benötigen, ist aber noch nicht sehr nützlich, da Sie das `item` einfach direkt hätten zurückgeben können, und **FastAPI** würde es für Sie in eine `JSONResponse` einfügen, es in ein `dict` konvertieren, usw. All das standardmäßig.

* L'apprentissage profond (ou **Deep Learning**) : est un sous-domaine du **Machine Learning**, donc les mêmes raisons s'appliquent. Avec la différence qu'il n'y a pas une unique feuille de calcul de nombres à multiplier, mais une énorme quantité d'entre elles, et dans de nombreux cas, on utilise...

- Vous n'avez pas besoin d'utiliser `File()` comme valeur par défaut du paramètre.
- Il utilise un fichier « spooled » :
    - Un fichier stocké en mémoire jusqu'à une taille maximale, puis, au-delà de cette limite, stocké sur le disque.
- Cela fonctionne donc bien pour des fichiers volumineux comme des images, des vidéos, de gros binaires, etc., sans consommer toute la mémoire.

Wenn Sie die `async`-Methoden verwenden, führt **FastAPI** die Datei-Methoden in einem <abbr title="Mehrere unabhängige Kindprozesse">Threadpool</abbr> aus und erwartet sie.

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/// note | Technische Details zu Starlette

FastAPIs `UploadFile` erbt direkt von Starlettes `UploadFile`, fügt aber ein paar notwendige Teile hinzu, um es kompatibel mit **Pydantic** und anderen Teilen von FastAPI zu machen.

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{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial005_py310.py hl[2,8] *}

La chaîne sera vérifiée comme URL valide et documentée comme telle dans JSON Schema / OpenAPI.

## Attributs avec des listes de sous-modèles { #attributes-with-lists-of-submodels }

Vous pouvez également utiliser des modèles Pydantic comme sous-types de `list`, `set`, etc. :

labels.search_result_sort_created_asc=par date (asc)
labels.search_result_sort_created_desc=par date (desc)
labels.search_result_sort_content_length_asc=par taille (asc)
labels.search_result_sort_content_length_desc=par taille (desc)
labels.search_result_sort_last_modified_asc=par dernière modification (asc)
labels.search_result_sort_last_modified_desc=par dernière modification (desc)

OpenAPI 3.1.0 (verwendet seit FastAPI 0.99.0) hat Unterstützung für `examples` hinzugefügt, was Teil des **JSON Schema** Standards ist.

constraints.Null.message = {item} doit être nul.
constraints.Past.message = {item} doit être une valeur passée.
constraints.Pattern.message = {item} ne correspond pas à « {regexp} ».
constraints.Size.message = La taille de {item} doit être comprise entre {min} et {max}.
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# Hibernate Validator
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