Um dieses Problem zu lösen, hat FastAPI `0.103.0` **Unterstützung** für die Deklaration desselben alten **OpenAPI-spezifischen** `examples`-Felds mit dem neuen Parameter `openapi_examples` hinzugefügt. 🤓

### Zusammenfassung

                }
            }
        }
    }
}
```

## Zusätzliche Medientypen für die Haupt-Response

Sie können denselben `responses`-Parameter verwenden, um verschiedene Medientypen für dieselbe Haupt-Response hinzuzufügen.

Standardmäßig erstellt **FastAPI** einen `server` im OpenAPI-Schema mit der URL für den `root_path`.

Sie können aber auch andere alternative `server` bereitstellen, beispielsweise wenn Sie möchten, dass *dieselbe* Dokumentationsoberfläche mit einer Staging- und Produktionsumgebung interagiert.

```

In diesem Beispiel ist die Variable `app` eine „Instanz“ der Klasse `FastAPI`.

Dies wird der Hauptinteraktionspunkt für die Erstellung all Ihrer APIs sein.

Die Variable `app` ist dieselbe, auf die sich der Befehl `uvicorn` bezieht:

<div class="termy">

```console
$ uvicorn main:app --reload

my_list: list[str]
```

Und in Python-Versionen vor 3.9:

```Python
from typing import List

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"

Es kann vom Frontend-Team verwendet werden (das auch Sie selbst sein können).

Es kann von Anwendungen und Systemen Dritter verwendet werden.

Und es kann auch von Ihnen selbst verwendet werden, um dieselbe Anwendung zu debuggen, zu prüfen und zu testen.

## Der `password`-Flow

Lassen Sie uns nun etwas zurückgehen und verstehen, was das alles ist.

### Nebenläufigkeit + Parallelität: Web + maschinelles Lernen

Mit **FastAPI** können Sie die Vorteile der Nebenläufigkeit nutzen, die in der Webentwicklung weit verbreitet ist (derselbe Hauptvorteil von NodeJS).

Sie können aber auch die Vorteile von Parallelität und Multiprocessing (Mehrere Prozesse werden parallel ausgeführt) für **CPU-lastige** Workloads wie in Systemen für maschinelles Lernen nutzen.

# Zusätzliche Datentypen

Bisher haben Sie gängige Datentypen verwendet, wie zum Beispiel:

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

Sie können aber auch komplexere Datentypen verwenden.

Und Sie haben immer noch dieselbe Funktionalität wie bisher gesehen:

* Großartige Editor-Unterstützung.
* Datenkonvertierung bei eingehenden Requests.
* Datenkonvertierung für Response-Daten.
* Datenvalidierung.

### Den Error zurückgeben

Nachdem Sie festgestellt haben, dass die Anmeldeinformationen falsch sind, geben Sie eine `HTTPException` mit dem Statuscode 401 zurück (derselbe, der auch zurückgegeben wird, wenn keine Anmeldeinformationen angegeben werden) und fügen den Header `WWW-Authenticate` hinzu, damit der Browser die Anmeldeaufforderung erneut anzeigt:

=== "Python 3.9+"