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Weitere Einzelheiten finden Sie in den Bemerkungen im Quellcode oben.

## Mehr erfahren { #learn-more }

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

Weitere Informationen finden Sie in der <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/" class="external-link" target="_blank">Pydantic-Dokumentation zu Datenklassen</a>.

/// tip | Tipp

Bedenken Sie, dass JSON nur `str` als Schlüssel unterstützt.

Aber Pydantic hat automatische Datenkonvertierung.

Das bedeutet, dass Ihre API-Clients nur Strings senden können, aber solange diese Strings nur Zahlen enthalten, wird Pydantic sie konvertieren und validieren.

Und das `dict`, welches Sie als `weights` erhalten, wird `int`-Schlüssel und `float`-Werte haben.

///

## Mehrere Modelle { #multiple-models }

Hier ist eine allgemeine Idee, wie die Modelle mit ihren Passwortfeldern aussehen könnten und an welchen Stellen sie verwendet werden:

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial001_py310.py hl[7,9,14,20,22,27:28,31:33,38:39] *}

///

Die Dateien werden als „Formulardaten“ hochgeladen.

Wenn Sie den Typ Ihrer *Pfadoperation-Funktion* als `bytes` deklarieren, wird **FastAPI** die Datei für Sie auslesen, und Sie erhalten den Inhalt als `bytes`.

///

Eine Umgebungsvariable (auch bekannt als „**env var**“) ist eine Variable, die **außerhalb** des Python-Codes im **Betriebssystem** lebt und von Ihrem Python-Code (oder auch von anderen Programmen) gelesen werden kann.

Umgebungsvariablen können nützlich sein, um **Einstellungen** der Anwendung zu handhaben, als Teil der **Installation** von Python usw.

        ```
        »»»

    Result (German):

        «««
        ```console
        // Gehe zum Home-Verzeichnis
        $ cd
        // Erstelle ein Verzeichnis für alle Ihre Code-Projekte
        $ mkdir code
        // Gehe in dieses Code-Verzeichnis
        $ cd code
        // Erstelle ein Verzeichnis für dieses Projekt
        $ mkdir awesome-project