Aber wenn Sie sich von der Theke entfernt haben und mit der Nummer für die Bestellung an einem Tisch sitzen, können Sie Ihre Aufmerksamkeit auf Ihren Schwarm lenken und an dieser Aufgabe „arbeiten“ ⏯ 🤓. Sie machen wieder etwas sehr „Produktives“ und flirten mit Ihrem Schwarm 😍.

    Da der vorherige Schritt des Kopierens der Datei vom **Docker-Cache** erkannt werden konnte, wird dieser Schritt auch **den Docker-Cache verwenden**, sofern verfügbar.

    Durch die Verwendung des Caches in diesem Schritt **sparen** Sie viel **Zeit**, wenn Sie das Image während der Entwicklung immer wieder erstellen, anstatt **jedes Mal** alle Abhängigkeiten **herunterzuladen und zu installieren**.

### Serverspeicher

Das gleiche wird passieren, wenn Sie eine <abbr title='Eine Union mehrerer Typen bedeutet: „Irgendeiner dieser Typen“'>Union</abbr> mehrerer Typen haben, und einer oder mehrere sind nicht gültige Pydantic-Typen. Zum Beispiel funktioniert folgendes nicht 💥:

Wir verwenden Doppelpunkte (`:`), nicht Gleichheitszeichen (`=`).

Und das Hinzufügen von Typhinweisen ändert normalerweise nichts an dem, was ohne sie passieren würde.

Aber jetzt stellen Sie sich vor, Sie sind wieder mitten in der Erstellung dieser Funktion, aber mit Typhinweisen.

An derselben Stelle versuchen Sie, die Autovervollständigung mit „Strg+Leertaste“ auszulösen, und Sie sehen:

<img src="/img/python-types/image02.png">

Das ist sehr nützlich, wenn Sie:

* Eine gemeinsame Logik haben (die gleiche Code-Logik immer und immer wieder).
* Datenbankverbindungen teilen.
* Sicherheit, Authentifizierung, Rollenanforderungen, usw. durchsetzen.
* Und viele andere Dinge ...

All dies, während Sie Codeverdoppelung minimieren.

## Erste Schritte

    Mehr erfahren Sie am Ende dieser Seite.

## Zusätzliche Argumente für `Field`

Wenn Sie `Field()` mit Pydantic-Modellen verwenden, können Sie ebenfalls zusätzliche `examples` deklarieren:

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="2  8-11"

Die Funktionsweise besteht darin, dass Sie die Definition des Schemas im YAML-Format im Docstring jeder Funktion schreiben, die eine Route verarbeitet.

Und es generiert OpenAPI-Schemas.

So funktioniert es in Flask, Starlette, Responder, usw.

Aber dann haben wir wieder das Problem einer Mikrosyntax innerhalb eines Python-Strings (eines großen YAML).

Sie bekommen sogar Autovervollständigung an Stellen, an denen Sie dies vorher nicht für möglich gehalten hätten. Zum Beispiel der `price` Schlüssel in einem JSON Datensatz (dieser könnte auch verschachtelt sein), der aus einer Anfrage kommt.

Nie wieder falsche Schlüsselnamen tippen, Hin und Herhüpfen zwischen der Dokumentation, Hoch- und Runterscrollen, um herauszufinden, ob es `username` oder `user_name` war.

### Kompakt

Die darunter liegende Funktion wird also für jede Argumentkombination einmal ausgeführt. Und dann werden die von jeder dieser Argumentkombinationen zurückgegebenen Werte immer wieder verwendet, wenn die Funktion mit genau derselben Argumentkombination aufgerufen wird.

Wenn Sie beispielsweise eine Funktion haben:

```Python
@lru_cache