### Serverspeicher

Wenn Sie dann an der Reihe sind, erledigen Sie tatsächliche „produktive“ Arbeit, Sie gehen das Menü durch, entscheiden sich, was Sie möchten, bekunden Ihre und die Wahl Ihres Schwarms, bezahlen, prüfen, ob Sie die richtige Menge Geld oder die richtige Karte geben, prüfen, ob die Rechnung korrekt ist, prüfen, dass die Bestellung die richtigen Artikel enthält, usw.

!!! info
    Bedenken Sie, dass Datenklassen nicht alles können, was Pydantic-Modelle können.

    Daher müssen Sie möglicherweise weiterhin Pydantic-Modelle verwenden.

    Wenn Sie jedoch eine Menge Datenklassen herumliegen haben, ist dies ein guter Trick, um sie für eine Web-API mithilfe von FastAPI zu verwenden. 🤓

## Datenklassen als `response_model`

Sie können `dataclasses` auch im Parameter `response_model` verwenden:

Auf diese Weise verbrauchen Container **wenig Ressourcen**, eine Menge vergleichbar mit der direkten Ausführung der Prozesse (eine virtuelle Maschine würde viel mehr verbrauchen).

Und trotzdem weiß der Editor, dass es sich um ein `str` handelt, und bietet entsprechende Unterstützung.

#### Tupel und Menge

Das Gleiche gilt für die Deklaration eines Tupels – `tuple` – und einer Menge – `set`:

=== "Python 3.9+"

    ```Python hl_lines="1"
    {!> ../../../docs_src/python_types/tutorial007_py39.py!}
    ```

=== "Python 3.8+"

## 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!}
    ```

... Aber hier möchte ich Ihnen die Gemeinschaft vorstellen.

---

**FastAPI** erhält eine Menge Unterstützung aus der Gemeinschaft. Und ich möchte ihre Beiträge hervorheben.

Das sind die Menschen, die:

Weil Verdoppelung von Code die Wahrscheinlichkeit von Fehlern, Sicherheitsproblemen, Desynchronisation (Code wird nur an einer Stelle verändert, aber nicht an einer anderen), usw. erhöht.

Unsere Modelle teilen alle eine Menge der Daten und verdoppeln Attribut-Namen und -Typen.

Das können wir besser machen.

Wenn Sie sich verloren fühlen bei all diesen **„Regulärer Ausdruck“**-Konzepten, keine Sorge. Reguläre Ausdrücke sind für viele Menschen ein schwieriges Thema. Sie können auch ohne reguläre Ausdrücke eine ganze Menge machen.

Aber wenn Sie sie brauchen und sie lernen, wissen Sie, dass Sie sie bereits direkt in **FastAPI** verwenden können.

### Pydantic v1 `regex` statt `pattern`

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