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### Tags mittels Enumeration

Wenn Sie eine große Anwendung haben, können sich am Ende **viele Tags** anhäufen, und Sie möchten sicherstellen, dass Sie für verwandte *Pfadoperationen* immer den **gleichen Tag** nehmen.

In diesem Fall macht es Sinn, die Tags in einem `Enum` zu speichern.

**FastAPI** unterstützt diese genauso wie einfache Strings:

## Was bedeutet Deployment?

**Deployment** (Deutsch etwa: **Bereitstellen der Anwendung**) bedeutet, die notwendigen Schritte durchzuführen, um die Anwendung **für die Endbenutzer verfügbar** zu machen.

Sie sind jedoch nicht auf die Verwendung von bestimmten Datenmodellen, Klassen, oder Typen beschränkt.

Möchten Sie eine `id` und eine `email` und keinen `username` in Ihrem Modell haben? Kein Problem. Sie können dieselben Tools verwenden.

Möchten Sie nur ein `str` haben? Oder nur ein `dict`? Oder direkt eine Instanz eines Modells einer Datenbank-Klasse? Es funktioniert alles auf die gleiche Weise.

Nun gibt es einige Fälle, in denen Sie möglicherweise **dasselbe Schema für Eingabe und Ausgabe** haben möchten.

Der Hauptanwendungsfall hierfür besteht wahrscheinlich darin, dass Sie das mal tun möchten, wenn Sie bereits über einige automatisch generierte Client-Codes/SDKs verfügen und im Moment nicht alle automatisch generierten Client-Codes/SDKs aktualisieren möchten, möglicherweise später, aber nicht jetzt.

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## Sortieren Sie die Parameter, wie Sie möchten

/// tip | Tipp

Wenn Sie `Annotated` verwenden, ist das folgende nicht so wichtig / nicht notwendig.

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Nehmen wir an, Sie möchten den Query-Parameter `q` als erforderlichen `str` deklarieren.

* Schritte vor dem Start

Bis zu diesem Punkt, in allen Tutorials in der Dokumentation, haben Sie wahrscheinlich ein **Serverprogramm** wie Uvicorn ausgeführt, in einem **einzelnen Prozess**.

Wenn Sie Anwendungen bereitstellen, möchten Sie wahrscheinlich eine gewisse **Replikation von Prozessen**, um **mehrere CPU-Kerne** zu nutzen und mehr Requests bearbeiten zu können.

Sie möchten etwa, dass Ihre Response eingerücktes und formatiertes JSON zurückgibt. Dafür möchten Sie die orjson-Option `orjson.OPT_INDENT_2` verwenden.

# JSON-kompatibler Encoder

Es gibt Fälle, da möchten Sie einen Datentyp (etwa ein Pydantic-Modell) in etwas konvertieren, das kompatibel mit JSON ist (etwa ein `dict`, eine `list`e, usw.).

Zum Beispiel, wenn Sie es in einer Datenbank speichern möchten.

Dafür bietet **FastAPI** eine Funktion `jsonable_encoder()`.

## `jsonable_encoder` verwenden

Stellen wir uns vor, Sie haben eine Datenbank `fake_db`, die nur JSON-kompatible Daten entgegennimmt.

Wenn etwas für Ihr Projekt interessant und nützlich erscheint, lesen Sie es, andernfalls überspringen Sie es einfach.

/// tip | Tipp

Wenn Sie strukturiert **FastAPI lernen** möchten (empfohlen), lesen Sie stattdessen Kapitel für Kapitel das [Tutorial – Benutzerhandbuch](../tutorial/index.md){.internal-link target=_blank}.

Zum Beispiel, das vorherige Modell erweiternd, könnten Sie entscheiden, dass Sie einen weiteren Schlüssel <abbr title="Wichtigkeit">`importance`</abbr> haben möchten, im selben Body, Seite an Seite mit `item` und `user`.

Wenn Sie diesen Parameter einfach so hinzufügen, wird **FastAPI** annehmen, dass es ein Query-Parameter ist.