# TODO: in theory this would allow declaring types that could be lists of bytes
    # to be read from files and other types, but I'm not even sure it's a good idea
    # to support it as a first class "feature"
    assert is_bytes_sequence_annotation(Union[List[str], List[bytes]])


def test_is_uploadfile_sequence_annotation():
    # For coverage
    # TODO: in theory this would allow declaring types that could be lists of UploadFile

* Die Verschlüsselung der Verbindung erfolgt auf **TCP-Ebene**.
    * Das ist eine Schicht **unter HTTP**.
    * Die Handhabung von **Zertifikaten und Verschlüsselung** erfolgt also **vor HTTP**.
* **TCP weiß nichts über „<abbr title="Domäne, Bereich, Wirkungsraum">Domains</abbr>“**. Nur über IP-Adressen.
    * Die Informationen über die angeforderte **spezifische Domain** befinden sich in den **HTTP-Daten**.

!!! note "Technical Details"
    For the next examples, you could also use `from starlette.middleware.something import SomethingMiddleware`.

    **FastAPI** provides several middlewares in `fastapi.middleware` just as a convenience for you, the developer. But most of the available middlewares come directly from Starlette.

## `HTTPSRedirectMiddleware`

Enforces that all incoming requests must either be `https` or `wss`.

This simplicity and flexibility allow doing things like using NoSQL databases as the main data storage system.

As it is very simple, it's relatively intuitive to learn, although the documentation gets somewhat technical at some points.

my_list: List[str]
```

Das ist alles Standard-Python-Syntax für Typdeklarationen.

Verwenden Sie dieselbe Standardsyntax für Modellattribute mit inneren Typen.

In unserem Beispiel können wir also bewirken, dass `tags` spezifisch eine „Liste von Strings“ ist:

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="12"
    {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial002_py310.py!}
    ```

=== "Python 3.9+"

* Einfache Python-Integration mit **Jupyter-Kerneln** für Remote- oder In-Docker-Entwicklung mit Erweiterungen wie Atom Hydrogen...

    ```

## Zusammenfassung

Abgesehen von all den ausgefallenen Wörtern, die hier verwendet werden, ist das **Dependency Injection**-System recht simpel.

Einfach Funktionen, die genauso aussehen wie *Pfadoperation-Funktionen*.

Dennoch ist es sehr mächtig und ermöglicht Ihnen die Deklaration beliebig tief verschachtelter Abhängigkeits-„Graphen“ (Bäume).

!!! tip "Tipp"

            lt=lt,
            le=le,
            min_length=min_length,
            max_length=max_length,
            discriminator=discriminator,
            multiple_of=multiple_of,
            allow_nan=allow_inf_nan,
            max_digits=max_digits,
            decimal_places=decimal_places,
            **extra,
        )
        if examples is not None:
            kwargs["examples"] = examples

            """
        ),
    ] = _Unset,
    allow_inf_nan: Annotated[
        Union[bool, None],
        Doc(
            """
            Allow `inf`, `-inf`, `nan`. Only applicable to numbers.
            """
        ),
    ] = _Unset,
    max_digits: Annotated[
        Union[int, None],
        Doc(
            """
            Maximum number of allow digits for strings.
            """
        ),

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There are also some **company-backed** Client and SDK generators based on OpenAPI (FastAPI), in some cases they can offer you **additional features** on top of high-quality generated SDKs/clients.