```

## 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 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.

## 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“.

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.

### <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.

Die Verwendung ist optional, aber dort würden Sie die Identifikation des Benutzers speichern, daher verwenden wir das hier.

JWT kann auch für andere Dinge verwendet werden, abgesehen davon, einen Benutzer zu identifizieren und ihm zu erlauben, Operationen direkt auf Ihrer API auszuführen.

Sie könnten beispielsweise ein „Auto“ oder einen „Blog-Beitrag“ identifizieren.

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

Beispielsweise gibt es ein offizielles <a href="https://hub.docker.com/_/python" class="external-link" target="_blank">Python-Image</a>.

Und es gibt viele andere Images für verschiedene Dinge wie Datenbanken, zum Beispiel für:

* <a href="https://hub.docker.com/_/postgres" class="external-link" target="_blank">PostgreSQL</a>
* <a href="https://hub.docker.com/_/mysql" class="external-link" target="_blank">MySQL</a>

Es gibt viele Situationen, in denen Sie einem Client, der Ihre API benutzt, einen Fehler zurückgeben müssen.

Dieser Client könnte ein Browser mit einem Frontend, Code von jemand anderem, ein <abbr title="Internet of Things – Internet der Dinge: Geräte, die über das Internet Informationen austauschen">IoT</abbr>-Gerät, usw., sein.

Sie müssten beispielsweise einem Client sagen:

* Dass er nicht die notwendigen Berechtigungen hat, eine Aktion auszuführen.