hiçbir
için
iki
ile
ilgili
ise
işte
itibaren
itibariyle
kadar
karşın
katrilyon
kendi
kendilerine
kendini
kendisi
kendisine
kendisini
kez
ki
kim
kimden
kime
kimi
kimse
kırk
milyar
milyon
mu
mü
mı
nasıl
ne
neden
nedenle
nerde
nerede
nereye
niye
niçin
o
olan
olarak
oldu
olduğu
olduğunu

"herhangi", "herkesin", "hiç", "hiçbir", "için", "iki", "ile", "ilgili", "ise", "işte", "itibaren", "itibariyle", "kadar", "karşın", "katrilyon", "kendi", "kendilerine", "kendini", "kendisi", "kendisine", "kendisini", "kez", "ki", "kim", "kimden", "kime", "kimi", "kimse", "kırk", "milyar", "milyon", "mu", "mü", "mı", "nasıl", "ne", "neden", "nedenle", "nerde", "nerede", "nereye", "niye", "niçin", "o", "olan", "olarak", "oldu", "olduğu", "olduğunu", "olduklarını", "olmadı", "olmadığı", "olmak", "olması",...

"herhangi", "herkesin", "hiç", "hiçbir", "için", "iki", "ile", "ilgili", "ise", "işte", "itibaren", "itibariyle", "kadar", "karşın", "katrilyon", "kendi", "kendilerine", "kendini", "kendisi", "kendisine", "kendisini", "kez", "ki", "kim", "kimden", "kime", "kimi", "kimse", "kırk", "milyar", "milyon", "mu", "mü", "mı", "nasıl", "ne", "neden", "nedenle", "nerde", "nerede", "nereye", "niye", "niçin", "o", "olan", "olarak", "oldu", "olduğu", "olduğunu", "olduklarını", "olmadı", "olmadığı", "olmak", "olması",...

Şimdi bunların "Eşzamanlı Hamburger" değil, "Paralel Hamburger" olduğunu düşünelim.

Hamburger 🍔 almak için 😍 aşkınla Paralel fast food'a gidiyorsun.

Birden fazla kasiyer varken (varsayalım 8) sıraya girdiniz👩‍🍳👨‍🍳👩‍🍳👨‍🍳👩‍🍳👨‍🍳👩‍🍳👨‍🍳 ve sıranız gelene kadar bekliyorsunuz.

Sizden önceki herkez ayrılmadan önce hamburgerlerinin 🍔 hazır olmasını bekliyor 🕙. Çünkü kasiyerlerin her biri bir hamburger hazırlanmadan önce bir sonraki siparişe geçmiiyor.

Weitere Einzelheiten finden Sie in den Bemerkungen im Quellcode oben.

## Mehr erfahren

Sie können `dataclasses` auch mit anderen Pydantic-Modellen kombinieren, von ihnen erben, sie in Ihre eigenen Modelle einbinden, usw.

**FastAPI** bietet dieselben `starlette.responses` auch via `fastapi.responses` an, als Annehmlichkeit für Sie, den Entwickler. Die meisten verfügbaren Responses kommen aber direkt von Starlette.

Und da die `Response` häufig zum Setzen von Headern und Cookies verwendet wird, stellt **FastAPI** diese auch unter `fastapi.Response` bereit.

///

## Benutzerdefinierte Header

<img src="/img/tutorial/response-status-code/image02.png">

/// note | "Technische Details"

Sie können auch `from starlette import status` verwenden.

**FastAPI** bietet dieselben `starlette.status`-Codes auch via `fastapi.status` an, als Annehmlichkeit für Sie, den Entwickler. Sie kommen aber direkt von Starlette.

///

## Den Defaultwert ändern

Aber ersparen wir Ihnen die Zeit, die gesamte lange Spezifikation zu lesen, nur um die kleinen Informationen zu finden, die Sie benötigen.

Lassen Sie uns die von **FastAPI** bereitgestellten Tools verwenden, um Sicherheit zu gewährleisten.

## Wie es aussieht

Lassen Sie uns zunächst einfach den Code verwenden und sehen, wie er funktioniert, und dann kommen wir zurück, um zu verstehen, was passiert.

## `main.py` erstellen

Weitere Informationen hierzu finden Sie in der Dokumentation des Repos.

## Full Stack FastAPI MongoDB

... könnte später kommen, abhängig von meiner verfügbaren Zeit und anderen Faktoren. 😅 🎉

## Modelle für maschinelles Lernen mit spaCy und FastAPI

<c:if test="${partialResults}">
	<div class="alert">
		<p>
			<la:message key="labels.process_time_is_exceeded" />
		</p>
	</div>
</c:if>
<div id="result" class="row">
	<input type="hidden" id="queryId" value="${f:h(queryId)}" /> <input
		type="hidden" id="rt" value="${f:h(requestedTime)}" />
	<ol class="list-unstyled col-md-8">
		<c:forEach var="doc" varStatus="s" items="${documentItems}">
			<li id="result${s.index}">