Einige der Optionen, die Sie als TLS-Terminierungsproxy verwenden können, sind:

* Traefik (kann auch Zertifikat-Erneuerungen durchführen)
* Caddy (kann auch Zertifikat-Erneuerungen durchführen)
* Nginx
* HAProxy

## Let's Encrypt

Vor Let's Encrypt wurden diese **HTTPS-Zertifikate** von vertrauenswürdigen Dritten verkauft.

The next step is to run the script to generate a new translation directory:

<div class="termy">

```console
// Use the command new-lang, pass the language code as a CLI argument
$ python ./scripts/docs.py new-lang ht

Successfully initialized: docs/ht
```

</div>

Now you can check in your code editor the newly created directory `docs/ht/`.

➡️ 💬 👆 💚 🚮 ✍ 🇭🇹, & ⚫️ 🚫 📤 🩺.

✅ 🔗 ⚪️➡️ 🔛, 📟 "🇭🇹" `ht`.

⏭ 🔁 🏃 ✍ 🏗 🆕 ✍ 📁:

<div class="termy">

```console
// Use the command new-lang, pass the language code as a CLI argument
$ python ./scripts/docs.py new-lang ht

Successfully initialized: docs/ht
Updating ht
Updating en
```

</div>

🔜 👆 💪 ✅ 👆 📟 👨‍🎨 ⏳ ✍ 📁 `docs/ht/`.

!!! tip

Diese Schemadefinition enthält Ihre API-Pfade, die möglichen Parameter, welche diese entgegennehmen, usw.

#### Daten-„Schema“

Der Begriff „Schema“ kann sich auch auf die Form von Daten beziehen, wie z. B. einen JSON-Inhalt.

In diesem Fall sind die JSON-Attribute und deren Datentypen, usw. gemeint.

#### OpenAPI und JSON Schema

Und es wird entsprechend annotiert/dokumentiert.

## Verschachtelte Modelle

Jedes Attribut eines Pydantic-Modells hat einen Typ.

Aber dieser Typ kann selbst ein anderes Pydantic-Modell sein.

Sie können also tief verschachtelte JSON-„Objekte“ deklarieren, mit spezifischen Attributnamen, -typen, und -validierungen.

Alles das beliebig tief verschachtelt.

    lang_to_discussion_map: Dict[str, AllDiscussionsDiscussionNode] = {}
    for discussion in discussions:
        for edge in discussion.labels.edges:
            label = edge.node.name
            if label.startswith("lang-") and not label == lang_all_label:
                lang = label[5:]
                lang_to_discussion_map[lang] = discussion
    logging.debug(f"Using translations map: {lang_to_discussion_map}")

`response_model` nimmt denselben Typ entgegen, den Sie auch für ein Pydantic-Modellfeld deklarieren würden, also etwa ein Pydantic-Modell, aber es kann auch z. B. eine `list`e von Pydantic-Modellen sein, wie etwa `List[Item]`.

def main(user_id: str):
    return user_id


# Ein Pydantic-Modell
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```

Das kann nun wie folgt verwendet werden:

```Python
my_user: User = User(id=3, name="John Doe", joined="2018-07-19")

second_user_data = {
    "id": 4,
    "name": "Mary",
    "joined": "2018-11-30",
}

zu übergeben, damit es richtig funktioniert. Ansonsten erhalten Sie unerwartete Werte (z. B. `QueryInfo` oder etwas Ähnliches, statt `str`). Ihr Editor kann ihnen nicht helfen, und Python wird die Funktion ohne Beschwerden ausführen, es sei denn, die Operationen innerhalb lösen einen Fehler aus.

Da `Annotated` mehrere Metadaten haben kann, können Sie dieselbe Funktion auch mit anderen Tools verwenden, wie etwa <a href="https://typer.tiangolo.com/" class="external-link" target="_blank">Typer</a>....

```Python hl_lines="16"
{!../../../docs_src/path_params/tutorial005.py!}
```

### Testen Sie es in der API-Dokumentation

Weil die erlaubten Werte für den *Pfad-Parameter* nun vordefiniert sind, kann die interaktive Dokumentation sie als Auswahl-Drop-Down anzeigen:

<img src="/img/tutorial/path-params/image03.png">

### Mit Python-*<abbr title="Enumeration – Aufzählung">Enums</abbr>* arbeiten