```

## Set-Typen

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

Python hat einen Datentyp speziell für Mengen eindeutiger Dinge: das <abbr title="Menge">`set`</abbr>.

Deklarieren wir also `tags` als Set von Strings.

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="12"
    {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial003_py310.py!}
    ```

## Was ist „Dependency Injection“

**„Dependency Injection“** bedeutet in der Programmierung, dass es für Ihren Code (in diesem Fall Ihre *Pfadoperation-Funktionen*) eine Möglichkeit gibt, Dinge zu deklarieren, die er verwenden möchte und die er zum Funktionieren benötigt: „Abhängigkeiten“ – „Dependencies“.

Denken Sie einfach daran, wenn Sie „Server“ im Allgemeinen lesen, dass es sich auf eines dieser beiden Dinge beziehen kann.

### Was ist ein Programm?

Das Wort **Programm** wird häufig zur Beschreibung vieler Dinge verwendet:

* Der **Code**, den Sie schreiben, die **Python-Dateien**.
* Die **Datei**, die vom Betriebssystem **ausgeführt** werden kann, zum Beispiel: `python`, `python.exe` oder `uvicorn`.
* Ein bestimmtes Programm, während es auf dem Betriebssystem **läuft**, die CPU nutzt und Dinge im Arbeitsspeicher ablegt. Dies wird auch als **Prozess** bezeichnet.

### Der Stil ist nicht so wichtig

* Machen Sie sich nicht zu viele Gedanken über Dinge wie den Stil von Commit-Nachrichten, ich werde den Commit manuell zusammenführen und anpassen.

* Machen Sie sich auch keine Sorgen über Stilregeln, es gibt bereits automatisierte Tools, die das überprüfen.

!!! tip "Tipp"
    Beachten Sie, dass wir in diesem Fall eine Standard-Python-Funktion `open()` verwenden, die mit einer Datei interagiert.

    Es handelt sich also um I/O (Input/Output), welches „Warten“ erfordert, bis Dinge auf die Festplatte geschrieben werden.

    Aber `open()` verwendet nicht `async` und `await`.

    Daher deklarieren wir die Eventhandler-Funktion mit Standard-`def` statt mit `async def`.

### <a href="https://flask.palletsprojects.com" class="external-link" target="_blank">Flask</a>

Flask ist ein „Mikroframework“, es enthält weder Datenbankintegration noch viele der Dinge, die standardmäßig in Django enthalten sind.

Diese Einfachheit und Flexibilität ermöglichen beispielsweise die Verwendung von NoSQL-Datenbanken als Hauptdatenspeichersystem.

Sie können auch `response_model=None` verwenden, um das Erstellen eines Responsemodells für diese *Pfadoperation* zu unterbinden. Sie könnten das tun wollen, wenn sie Dinge annotieren, die nicht gültige Pydantic-Felder sind. Ein Beispiel dazu werden Sie in einer der Abschnitte unten sehen.

## Dieselben Eingabedaten zurückgeben

Wenn Sie Ihre API sichern möchten, gibt es mehrere bessere Dinge, die Sie tun können, zum Beispiel:

* Stellen Sie sicher, dass Sie über gut definierte Pydantic-Modelle für Ihre Requestbodys und Responses verfügen.

Da es sich stattdessen um ein „asynchrones“ System handelt, kann die Aufgabe nach Abschluss ein wenig (einige Mikrosekunden) in der Schlange warten, bis das System / Programm seine anderen Dinge erledigt hat und zurückkommt, um die Ergebnisse entgegenzunehmen und mit ihnen weiterzuarbeiten.