hänelle
me
meidän
meidät
meitä
meissä
meistä
meihin
meillä
meiltä
meille
te
teidän
teidät
teitä
teissä
teistä
teihin
teillä
teiltä
teille
he
heidän
heidät
heitä
heissä
heistä
heihin
heillä
heiltä
heille
tämä
tämän
tätä
tässä
tästä
tähän
tallä
tältä
tälle
tänä
täksi
tuo
tuon
tuotä
tuossa
tuosta
tuohon

"meidän", "meidät", "meitä", "meissä", "meistä", "meihin", "meillä", "meiltä", "meille", "te", "teidän", "teidät", "teitä", "teissä", "teistä", "teihin", "teillä", "teiltä", "teille", "he", "heidän", "heidät", "heitä", "heissä", "heistä", "heihin", "heillä", "heiltä", "heille", "tämä", "tämän", "tätä", "tässä", "tästä", "tähän", "tallä", "tältä", "tälle", "tänä", "täksi", "tuo", "tuon", "tuotä", "tuossa", "tuosta", "tuohon", "tuolla", "tuolta", "tuolle", "tuona", "tuoksi", "se", "sen", "sitä", "siinä", "siitä",...

"meidän", "meidät", "meitä", "meissä", "meistä", "meihin", "meillä", "meiltä", "meille", "te", "teidän", "teidät", "teitä", "teissä", "teistä", "teihin", "teillä", "teiltä", "teille", "he", "heidän", "heidät", "heitä", "heissä", "heistä", "heihin", "heillä", "heiltä", "heille", "tämä", "tämän", "tätä", "tässä", "tästä", "tähän", "tallä", "tältä", "tälle", "tänä", "täksi", "tuo", "tuon", "tuotä", "tuossa", "tuosta", "tuohon", "tuolla", "tuolta", "tuolle", "tuona", "tuoksi", "se", "sen", "sitä", "siinä", "siitä",...

Sie können es so komplex gestalten, wie Sie möchten. Und dennoch haben Sie es nur einmal geschrieben, an einer einzigen Stelle. Mit all der Flexibilität.

Aber Sie können Tausende von Endpunkten (*Pfadoperationen*) haben, die dasselbe Sicherheitssystem verwenden.

Und alle (oder beliebige Teile davon) können Vorteil ziehen aus der Wiederverwendung dieser und anderer von Ihnen erstellter Abhängigkeiten.

///

## Eine benutzerdefinierte `Response` zurückgeben { #returning-a-custom-response }

Das obige Beispiel zeigt alle Teile, die Sie benötigen, ist aber noch nicht sehr nützlich, da Sie das `item` einfach direkt hätten zurückgeben können, und **FastAPI** würde es für Sie in eine `JSONResponse` einfügen, es in ein `dict` konvertieren, usw. All das standardmäßig.

* L'apprentissage profond (ou **Deep Learning**) : est un sous-domaine du **Machine Learning**, donc les mêmes raisons s'appliquent. Avec la différence qu'il n'y a pas une unique feuille de calcul de nombres à multiplier, mais une énorme quantité d'entre elles, et dans de nombreux cas, on utilise...

- Vous n'avez pas besoin d'utiliser `File()` comme valeur par défaut du paramètre.
- Il utilise un fichier « spooled » :
    - Un fichier stocké en mémoire jusqu'à une taille maximale, puis, au-delà de cette limite, stocké sur le disque.
- Cela fonctionne donc bien pour des fichiers volumineux comme des images, des vidéos, de gros binaires, etc., sans consommer toute la mémoire.

Wenn Sie die `async`-Methoden verwenden, führt **FastAPI** die Datei-Methoden in einem <abbr title="Mehrere unabhängige Kindprozesse">Threadpool</abbr> aus und erwartet sie.

///

/// note | Technische Details zu Starlette

FastAPIs `UploadFile` erbt direkt von Starlettes `UploadFile`, fügt aber ein paar notwendige Teile hinzu, um es kompatibel mit **Pydantic** und anderen Teilen von FastAPI zu machen.

///

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial005_py310.py hl[2,8] *}

La chaîne sera vérifiée comme URL valide et documentée comme telle dans JSON Schema / OpenAPI.

## Attributs avec des listes de sous-modèles { #attributes-with-lists-of-submodels }

Vous pouvez également utiliser des modèles Pydantic comme sous-types de `list`, `set`, etc. :

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