this.encryptionKey = null;
            this.decryptionKey = null;

            log.debug("Keys stored in SecureKeyManager for session: {}", sessionId);
        } else {
            // Fall back to traditional in-memory storage
            this.encryptionKey = encryptionKey.clone();
            this.decryptionKey = decryptionKey.clone();
        }
    }

    /**

```

Das war's.

Das sind die „Typhinweise“:

{* ../../docs_src/python_types/tutorial002.py hl[1] *}

Das ist nicht das gleiche wie das Deklarieren von Defaultwerten, wie es hier der Fall ist:

```Python
    first_name="john", last_name="doe"
```

Das ist eine andere Sache.

Wir verwenden Doppelpunkte (`:`), nicht Gleichheitszeichen (`=`).

    checkPositive("x", checkNotNull(x));
    int logFloor = x.bitLength() - 1;
    switch (mode) {
      case UNNECESSARY:
        checkRoundingUnnecessary(isPowerOfTwo(x)); // fall through
      case DOWN:
      case FLOOR:
        return logFloor;

      case UP:
      case CEILING:
        return isPowerOfTwo(x) ? logFloor : logFloor + 1;

      case HALF_DOWN:
      case HALF_UP:

Natürlich gibt es Fälle, in denen es kein Problem darstellt, die Vorab-Schritte mehrmals auszuführen. In diesem Fall ist die Handhabung viel einfacher.

/// tip | Tipp

Bedenken Sie außerdem, dass Sie, abhängig von Ihrer Einrichtung, in manchen Fällen **gar keine Vorab-Schritte** benötigen, bevor Sie die Anwendung starten.

In diesem Fall müssen Sie sich darüber keine Sorgen machen. 🤷

///

In einigen Fällen müssen Sie möglicherweise immer noch Pydantics Version von `dataclasses` verwenden. Zum Beispiel, wenn Sie Fehler in der automatisch generierten API-Dokumentation haben.

In diesem Fall können Sie einfach die Standard-`dataclasses` durch `pydantic.dataclasses` ersetzen, was einen direkten Ersatz darstellt:

{* ../../docs_src/dataclasses/tutorial003.py hl[1,5,8:11,14:17,23:25,28] *}

Auf die gleiche Weise können Sie Logik (Code) definieren, die ausgeführt werden soll, wenn die Anwendung **heruntergefahren** wird. In diesem Fall wird dieser Code **einmal** ausgeführt, **nachdem** möglicherweise **viele Requests** bearbeitet wurden.

In diesem Fall würde er das Zertifikat für `someapp.example.com` verwenden.

<img src="/img/deployment/https/https03.drawio.svg">

Der Client **vertraut** bereits der Entität, die das TLS-Zertifikat generiert hat (in diesem Fall Let's Encrypt, aber wir werden später mehr darüber erfahren), sodass er **verifizieren** kann, dass das Zertifikat gültig ist.

Sie können einen Body auch als `dict` deklarieren, mit Schlüsseln eines Typs und Werten eines anderen Typs.

So brauchen Sie vorher nicht zu wissen, wie die Feld-/Attribut-Namen lauten (wie es bei Pydantic-Modellen der Fall wäre).

Das ist nützlich, wenn Sie Schlüssel empfangen, deren Namen Sie nicht bereits kennen.

---

Ein anderer nützlicher Anwendungsfall ist, wenn Sie Schlüssel eines anderen Typs haben wollen, z. B. `int`.

///

So würden Sie `Query()` als Defaultwert Ihres Funktionsparameters verwenden, den Parameter `max_length` auf 50 gesetzt:

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial002_py310.py hl[7] *}

      return empty;
    }
    try {
      return fromEntryArrayCheckingBucketOverflow(n, entryArray, throwIfDuplicateKeys);
    } catch (BucketOverflowException e) {
      // probable hash flooding attack, fall back to j.u.HM based implementation and use its
      // implementation of hash flooding protection
      return JdkBackedImmutableMap.create(n, entryArray, throwIfDuplicateKeys);
    }
  }