Bedenken Sie, dass JSON nur `str` als Schlüssel unterstützt.

    Aber Pydantic hat automatische Datenkonvertierung.

    Das bedeutet, dass Ihre API-Clients nur Strings senden können, aber solange diese Strings nur Zahlen enthalten, wird Pydantic sie konvertieren und validieren.

    Und das `dict` welches Sie als `weights` erhalten, wird `int`-Schlüssel und `float`-Werte haben.

## Zusammenfassung

!!! info "`@decorator` Information"
    Diese `@something`-Syntax wird in Python „Dekorator“ genannt.

    Sie platzieren ihn über einer Funktion. Wie ein hübscher, dekorativer Hut (daher kommt wohl der Begriff).

    Ein „Dekorator“ nimmt die darunter stehende Funktion und macht etwas damit.

    Wenn Sie eine ältere Version haben, werden Sie Fehler angezeigt bekommen, wenn Sie versuchen, `Annotated` zu verwenden.

    Bitte [aktualisieren Sie FastAPI](../deployment/versions.md#upgrade-der-fastapi-versionen){.internal-link target=_blank} daher mindestens zu Version 0.95.1, bevor Sie `Annotated` verwenden.

## Metadaten deklarieren

    * 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 Maximal-Werten, usw.

* Validierung für mehr exotische Typen, wie:
    * URL.
    * E-Mail.
    * UUID.
    * ... und andere.

    Wenn Sie eine ältere Version haben, werden Sie Fehler angezeigt bekommen, wenn Sie versuchen, `Annotated` zu verwenden.

    Bitte [aktualisieren Sie FastAPI](../deployment/versions.md#upgrade-der-fastapi-versionen){.internal-link target=_blank} daher mindestens zu Version 0.95.1, bevor Sie `Annotated` verwenden.

## `Annotated` im Typ des `q`-Parameters verwenden

    Wenn Sie eine ältere Version haben, werden Sie Fehler angezeigt bekommen, wenn Sie versuchen, `Annotated` zu verwenden.

    Bitte [aktualisieren Sie FastAPI](../../deployment/versions.md#upgrade-der-fastapi-versionen){.internal-link target=_blank} daher mindestens zu Version 0.95.1, bevor Sie `Annotated` verwenden.

### `Depends` importieren

=== "Python 3.10+"

* Die zurückzugebenden Daten zu **validieren**.
    * Wenn die Daten ungültig sind (Sie haben z. B. ein Feld vergessen), bedeutet das, *Ihr* Anwendungscode ist fehlerhaft, er gibt nicht zurück, was er sollte, und daher wird ein <abbr title="Server-Fehler">Server-Error</abbr> ausgegeben, statt falscher Daten. So können Sie und ihre Clients sicher sein, dass diese die erwarteten Daten, in der richtigen Form erhalten.

À la place, en étant "asynchrone", une fois terminée, une tâche peut légèrement attendre (quelques microsecondes) que l'ordinateur / le programme finisse ce qu'il était en train de faire, et revienne récupérer le résultat.

    "root_path": "/api/v1"
}
```

Diesmal jedoch unter der URL mit dem vom Proxy bereitgestellten Präfixpfad: `/api/v1`.

Die Idee hier ist natürlich, dass jeder über den Proxy auf die Anwendung zugreifen soll, daher ist die Version mit dem Pfadpräfix `/api/v1` die „korrekte“.

Und die von Uvicorn direkt bereitgestellte Version ohne Pfadpräfix (`http://127.0.0.1:8000/app`) wäre ausschließlich für den Zugriff durch den _Proxy_ (Traefik) bestimmt.

Client-Code **reflektiert** wird. Und wenn Sie den Client **erstellen**, kommt es zu einer Fehlermeldung, wenn die verwendeten Daten **nicht übereinstimmen**.

Sie würden also sehr früh im Entwicklungszyklus **viele Fehler erkennen**, anstatt darauf warten zu müssen, dass die Fehler Ihren Endbenutzern in der Produktion angezeigt werden, und dann zu versuchen, zu debuggen, wo das Problem liegt. ✨...