public static final String NOTIFICATION_TO_PROPERTY = "notification.to";

    public static final String SLACK_WEBHOOK_URLS_PROPERTY = "slack.webhook.urls";

    public static final String GOOGLE_CHAT_WEBHOOK_URLS_PROPERTY = "google.chat.webhook.urls";

    public static final String USE_BROWSER_LOCALE_FOR_SEARCH_PROPERTY = "search.use.browser.locale";

    public static final String SUGGEST_SEARCH_LOG_PROPERTY = "suggest.searchlog";

* die Parameter in einer unterschiedlichen Reihenfolge haben
* `Annotated` nicht verwenden

... dann hat Python eine kleine Spezial-Syntax für Sie.

Übergeben Sie der Funktion `*` als ersten Parameter.

Beispiele hierfür finden Sie in den nächsten Kapiteln zu relationalen und NoSQL-Datenbanken, Sicherheit usw.

## **FastAPI**-Kompatibilität

Die Einfachheit des Dependency Injection Systems macht **FastAPI** kompatibel mit:

* allen relationalen Datenbanken
* NoSQL-Datenbanken
* externen Packages
* externen APIs
* Authentifizierungs- und Autorisierungssystemen
* API-Nutzungs-Überwachungssystemen

Und wir wissen, dass Editoren nicht viel Unterstützung (wie etwa Code-Vervollständigung) für `dict`s bieten können, weil sie ihre Schlüssel- und Werttypen nicht kennen.

Das können wir besser machen ...

## Was macht eine Abhängigkeit aus

Bisher haben Sie Abhängigkeiten gesehen, die als Funktionen deklariert wurden.

Das ist jedoch nicht die einzige Möglichkeit, Abhängigkeiten zu deklarieren (obwohl es wahrscheinlich die gebräuchlichste ist).

!!! tip "Tipp"
    ... Obwohl es wahrscheinlich keinen Sinn macht, sie immer wieder neu zu starten, wenn die gesamte Anwendung einfach **sofort abstürzt**. Aber in diesen Fällen werden Sie es wahrscheinlich während der Entwicklung oder zumindest direkt nach dem Deployment bemerken.

Sie gehen los mit Ihrem Schwarm, um paralleles Fast Food zu bekommen.

Sie stehen in der Schlange, während mehrere (sagen wir acht) Kassierer, die gleichzeitig Köche sind, die Bestellungen der Leute vor Ihnen entgegennehmen.

### FastAPI Datenfilterung

FastAPI seinerseits wird den Rückgabetyp sehen und sicherstellen, dass das, was zurückgegeben wird, **nur** diejenigen Felder enthält, welche im Typ deklariert sind.

FastAPI macht intern mehrere Dinge mit Pydantic, um sicherzustellen, dass obige Ähnlichkeitsregeln der Klassenvererbung nicht auf die Filterung der zurückgegebenen Daten angewendet werden, sonst könnten Sie am Ende mehr Daten zurückgeben als gewollt.

Pydantic ist eine Bibliothek zum Definieren von Datenvalidierung, Serialisierung und Dokumentation (unter Verwendung von JSON Schema) basierend auf Python-Typhinweisen.

Das macht es äußerst intuitiv.

Es ist vergleichbar mit Marshmallow. Obwohl es in Benchmarks schneller als Marshmallow ist. Und da es auf den gleichen Python-Typhinweisen basiert, ist die Editorunterstützung großartig.

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