### Arbeitsspeicher pro Prozess

Wenn das Programm nun Dinge in den Arbeitsspeicher lädt, zum Beispiel ein Modell für maschinelles Lernen in einer Variablen oder den Inhalt einer großen Datei in einer Variablen, verbraucht das alles **einen Teil des Arbeitsspeichers (RAM – Random Access Memory)** des Servers.

Hier sind mehrere Möglichkeiten, das zu tun.

## Zusätzliche JSON-Schemadaten in Pydantic-Modellen

Sie können `examples` („Beispiele“) für ein Pydantic-Modell deklarieren, welche dem generierten JSON-Schema hinzugefügt werden.

=== "Python 3.10+ Pydantic v2"

    ```Python hl_lines="13-24"
    {!> ../../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py!}
    ```

Nur Standard-**Python+**.

Zum Beispiel für ein `int`:

```Python
item_id: int
```

oder für ein komplexeres `Item`-Modell:

```Python
item: Item
```

... und mit dieser einen Deklaration erhalten Sie:

* Editor-Unterstützung, einschließlich:
    * Code-Vervollständigung.
    * Typprüfungen.