* Python tiplerinin (`str`, `int`, `float`, `bool`, `list`, vb) dönüşümü.
    * `datetime` nesnesi.
    * `UUID` nesnesi.
    * Veritabanı modelleri.
    * ve çok daha fazlası...
* 2 alternatif kullanıcı arayüzü dahil olmak üzere, otomatik etkileşimli API dokümantasyonu sağlar:
    * Swagger UI.
    * ReDoc.

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.Customizing the XML
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include::sample[dir="snippets/ide/idea/kotlin",files="build.gradle.kts[tags=project-with-xml]"]

Vous pouvez aussi retourner des models **Pydantic** (qui seront détaillés plus tard).

Il y a de nombreux autres objets et modèles qui seront automatiquement convertis en JSON. Essayez d'utiliser vos favoris, il est fort probable qu'ils soient déjà supportés.

## Récapitulatif

* Importez `FastAPI`.
* Créez une instance d'`app`.

	const (
		magic = "!<arch>\n"
		fmag  = "`\n"

		namelen = 16
		datelen = 12
		uidlen  = 6
		gidlen  = 6
		modelen = 8
		sizelen = 10
		fmaglen = 2
		hdrlen  = namelen + datelen + uidlen + gidlen + modelen + sizelen + fmaglen
	)

	type arhdr struct {
		name string
		date string
		uid  string
		gid  string
		mode string
		size string
		fmag string

omain-driven-design title: Domain-driven Design mit Python und FastAPI - author: Nico Axtmann author_link: https://twitter.com/_nicoax link: https://blog.codecentric.de/2019/08/inbetriebnahme-eines-scikit-learn-modells-mit-onnx-und-fastapi/ title: Inbetriebnahme eines scikit-learn-Modells mit ONNX und FastAPI - author: Felix Schürmeyer author_link: https://hellocoding.de/autor/felix-schuermeyer/ link: https://hellocoding.de/blog/coding-language/python/fastapi title: REST-API Programmieren mittels...

.Customizing the XML
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include::sample[dir="snippets/ide/eclipse/kotlin",files="build.gradle.kts[tags=wtp-with-xml]"]

<img src="/img/python-types/image06.png">

Beachten Sie, das bedeutet: „`one_person` ist eine **Instanz** der Klasse `Person`“.

Es bedeutet nicht: „`one_person` ist die **Klasse** genannt `Person`“.

## Pydantic Modelle

<a href="https://pydantic-docs.helpmanual.io/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a> ist eine Python-Bibliothek für die Validierung von Daten.

Sie deklarieren die „Form“ der Daten als Klassen mit Attributen.

Wenn Ihre Anwendung **einfach** ist, wird dies wahrscheinlich **kein Problem darstellen** und Sie müssen möglicherweise keine festen Speichergrenzen angeben. Wenn Sie jedoch **viel Speicher verbrauchen** (z. B. bei **Modellen für maschinelles Lernen**), sollten Sie überprüfen, wie viel Speicher Sie verbrauchen, und die **Anzahl der Container** anpassen, die in **jeder Maschine** ausgeführt werden. (und möglicherweise weitere Maschinen zu Ihrem Cluster hinzufügen).

* Sicherheit und Authentifizierung, einschließlich Unterstützung für **OAuth2** mit **JWT-Tokens** und **HTTP-Basic**-Authentifizierung.
* Fortgeschrittenere (aber ebenso einfache) Techniken zur Deklaration **tief verschachtelter JSON-Modelle** (dank Pydantic).
* **GraphQL** Integration mit <a href="https://strawberry.rocks" class="external-link" target="_blank">Strawberry</a> und anderen Bibliotheken.
* Viele zusätzliche Funktionen (dank Starlette) wie:

In general, the simplest consumption form in the Java ecosystem is that when `A` depends on `B`, then `A` would depend on the `jar` produced by project `B`.
As previously described in this chapter, this is modeled by `A` depending on a _variant of_ `B`, where the variant is selected based on the needs of `A`.
For compilation, we need the API dependencies of `B`, provided by the `apiElements` variant.