```

## 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 „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“.

!!! tip "Tipp"
    Beachten Sie, dass wir in diesem Fall eine Standard-Python-Funktion `open()` verwenden, die mit einer Datei interagiert.

    Es handelt sich also um I/O (Input/Output), welches „Warten“ erfordert, bis Dinge auf die Festplatte geschrieben werden.

    Aber `open()` verwendet nicht `async` und `await`.

    Daher deklarieren wir die Eventhandler-Funktion mit Standard-`def` statt mit `async def`.

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

    Wenn Sie `Annotated` verwenden, ist das folgende nicht so wichtig / nicht notwendig.

Hier ein **kleiner Trick**, der nützlich sein kann, aber Sie werden ihn nicht oft brauchen.

Wenn Sie eines der folgenden Dinge tun möchten:

* den `q`-Parameter ohne `Query` oder irgendeinem Defaultwert deklarieren
* den Pfad-Parameter `item_id` mittels `Path` deklarieren
* die Parameter in einer unterschiedlichen Reihenfolge haben

Denken Sie einfach daran, wenn Sie „Server“ im Allgemeinen lesen, dass es sich auf eines dieser beiden Dinge beziehen kann.

### <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.

    Ein `Request` hat auch ein `request.receive`, welches eine Funktion ist, die den Hauptteil des Requests empfängt.

    Das `scope`-`dict` und die `receive`-Funktion sind beide Teil der ASGI-Spezifikation.

    Und diese beiden Dinge, `scope` und `receive`, werden benötigt, um eine neue `Request`-Instanz zu erstellen.

Wenn Sie unter Verwendung von Tags einen Client für eine FastAPI-Anwendung generieren, wird normalerweise auch der Client-Code anhand der Tags getrennt.

Auf diese Weise können Sie die Dinge für den Client-Code richtig ordnen und gruppieren:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image06.png">

In diesem Fall haben Sie:

* `ItemsService`
* `UsersService`

### Client-Methodennamen

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.