Fess basiert auf [OpenSearch](https://github.com/opensearch-project/OpenSearch), aber es ist kein Wissen oder Erfahrung mit OpenSearch erforderlich. Fess bietet eine einfach zu bedienende Administrations-GUI zur Konfiguration des Systems über Ihren Browser.

    * Durch die Verwendung von FastAPI sparen Sie also Entwicklungszeit, Fehler und Codezeilen und würden wahrscheinlich die gleiche Performanz (oder eine bessere) erzielen, die Sie hätten, wenn Sie es nicht verwenden...

## HTML „dfn“-Elemente { #html-dfn-elements }

* <dfn title="Eine Gruppe von Maschinen, die so konfiguriert sind, dass sie verbunden sind und in irgendeiner Weise zusammenarbeiten.">Cluster</dfn>
* <dfn title="Eine Methode des Machine Learning, die künstliche neuronale Netze mit zahlreichen versteckten Schichten zwischen Eingabe- und Ausgabeschicht verwendet und so eine umfassende interne Struktur entwickelt">Deep Learning</dfn>

## Überschriften { #headings }

///

## Typen und Validierung { #types-and-validation }

Diese Umgebungsvariablen können nur Text-Zeichenketten verarbeiten, da sie außerhalb von Python liegen und mit anderen Programmen und dem Rest des Systems (und sogar mit verschiedenen Betriebssystemen wie Linux, Windows, macOS) kompatibel sein müssen.

    "data": "aGVsbG8="
}
```

/// tip | Tipp

`aGVsbG8=` ist die base64-Kodierung von `hello`.

///

Anschließend dekodiert Pydantic den base64-String und stellt Ihnen die ursprünglichen Bytes im Feld `data` des Modells bereit.

Sie erhalten eine Response wie:

```json
{
  "description": "Some data",
  "content": "hello"
}
```

## Pydantic `bytes` für Ausgabedaten { #pydantic-bytes-for-output-data }

<div class="termy">

```console
$ pip install "fastapi[standard]"

---> 100%
```

</div>

/// note | Remarque

Lorsque vous installez avec `pip install "fastapi[standard]"`, cela inclut des dépendances standards optionnelles par défaut, y compris `fastapi-cloud-cli`, qui vous permet de déployer sur [FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com).

Sie können [Markdown](https://en.wikipedia.org/wiki/Markdown) im Docstring schreiben, es wird korrekt interpretiert und angezeigt (unter Berücksichtigung der Einrückung des Docstring).

{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial004_py310.py hl[17:25] *}

Es wird in der interaktiven Dokumentation verwendet:

<img src="/img/tutorial/path-operation-configuration/image02.png">

## `Union` oder `Optional` verwenden { #using-union-or-optional }

Wenn Ihr Code aus irgendeinem Grund nicht `|` verwenden kann, z. B. wenn es nicht in einer Typannotation ist, sondern in etwas wie `response_model=`, können Sie anstelle des senkrechten Strichs (`|`) `Union` aus `typing` verwenden.

Zum Beispiel könnten Sie deklarieren, dass etwas ein `str` oder `None` sein könnte:

```python
from typing import Union


def say_hi(name: Union[str, None]):

Das erste `"/static"` bezieht sich auf den Unterpfad, auf dem diese „Unteranwendung“ „gemountet“ wird. Daher wird jeder Pfad, der mit `"/static"` beginnt, von ihr verarbeitet.

Das `directory="static"` bezieht sich auf den Namen des Verzeichnisses, das Ihre statischen Dateien enthält.

Das `name="static"` gibt dieser Unteranwendung einen Namen, der intern von **FastAPI** verwendet werden kann.

`Response` (oder eine Unterklasse wie `JSONResponse`) zurückgeben, werden die Daten nicht automatisch konvertiert (selbst wenn Sie ein `response_model` deklarieren), und die Dokumentation wird nicht automatisch generiert (zum Beispiel einschließlich des spezifischen „Medientyps“ im HTTP-Header `Content-Type` als Teil der generierten OpenAPI).

Sie können jedoch auch die `Response`, die Sie verwenden möchten (z. B. jede `Response`-Unterklasse), im *Pfadoperation-Dekorator* mit dem `response_class`-Parameter...