Das bedeutet, dass versucht wird, so viel **Leistung** wie möglich aus der CPU herauszuquetschen.

Sie können das auch in der Konfiguration anpassen, indem Sie **Umgebungsvariablen**, usw. verwenden.

Das bedeutet aber auch, da die Anzahl der Prozesse von der CPU abhängt, welche der Container ausführt, dass die **Menge des verbrauchten Speichers** ebenfalls davon abhängt.

Allerdings sollten Sie zuerst das **Tutorial – Benutzerhandbuch** lesen (was Sie hier gerade tun).

Bevorzugen Sie die `Annotated`-Version, falls möglich.

///

```Python hl_lines="3"
{!> ../../docs_src/cookie_params/tutorial001.py!}
```

////

## `Cookie`-Parameter deklarieren

Dann deklarieren Sie Ihre Cookie-Parameter, auf die gleiche Weise, wie Sie auch `Path`- und `Query`-Parameter deklarieren.

///

Có nghĩa là: "biến `items` là một `list`, và mỗi phần tử trong danh sách này là một `str`".

/// tip

Nếu bạn sử dụng Python 3.9 hoặc lớn hơn, bạn không phải import `List` từ `typing`, bạn có thể sử dụng `list` để thay thế.

///

Bằng cách này, trình soạn thảo của bạn có thể hỗ trợ trong khi xử lí các phần tử trong danh sách:

<img src="/img/python-types/image05.png">

# Response-Header

## Verwenden Sie einen `Response`-Parameter

Sie können einen Parameter vom Typ `Response` in Ihrer *Pfadoperation-Funktion* deklarieren (wie Sie es auch für Cookies tun können).

Und dann können Sie Header in diesem *vorübergehenden* Response-Objekt festlegen.

```Python hl_lines="1  7-8"
{!../../docs_src/response_headers/tutorial002.py!}
```

///

```Python hl_lines="105  107-115"
{!> ../../docs_src/security/tutorial005.py!}
```

////

## Den `username` und das Format der Daten überprüfen

Wir verifizieren, dass wir einen `username` erhalten, und extrahieren die Scopes.

Und natürlich wird das gleiche unterstützt:

* Validierung der Daten
* Serialisierung der Daten
* Dokumentation der Daten, usw.

Das funktioniert genauso wie mit Pydantic-Modellen. Und tatsächlich wird es unter der Haube mittels Pydantic auf die gleiche Weise bewerkstelligt.

/// info

Bedenken Sie, dass Datenklassen nicht alles können, was Pydantic-Modelle können.

Wenn wir also das `user_dict` von oben nehmen und schreiben:

```Python
UserInDB(**user_dict)
```

dann ist das ungefähr äquivalent zu:

```Python
UserInDB(
    username="john",
    password="secret",
    email="******@****.***",
    full_name=None,
)

als
also
am
an
ander
andere
anderem
anderen
anderer
anderes
anderm
andern
anderr
anders
auch
auf
aus
bei
bin
bis
bist
da
damit
dann
der
den
des
dem
die
das
daß
derselbe
derselben
denselben
desselben
demselben
dieselbe
dieselben
dasselbe
dazu
dein
deine
deinem
deinen
deiner
deines
denn
derer
dessen

Sie können beispielsweise einen zusätzlichen Medientyp `image/png` hinzufügen und damit deklarieren, dass Ihre *Pfadoperation* ein JSON-Objekt (mit dem Medientyp `application/json`) oder ein PNG-Bild zurückgeben kann:

```Python hl_lines="19-24  28"
{!../../docs_src/additional_responses/tutorial002.py!}
```

/// note | "Hinweis"

Beachten Sie, dass Sie das Bild direkt mit einer `FileResponse` zurückgeben müssen.

///

/// info