Möglicherweise möchten Sie einige vordefinierte Responses haben, die für viele *Pfadoperationen* gelten, Sie möchten diese jedoch mit benutzerdefinierten Responses kombinieren, die für jede *Pfadoperation* erforderlich sind.

In diesen Fällen können Sie die Python-Technik zum „Entpacken“ eines `dict`s mit `**dict_to_unpack` verwenden:

```Python
old_dict = {
    "old key": "old value",

labels.purgeSearchLogDay=Suchprotokoll löschen
labels.query=Abfrage
labels.queryId=Abfrage-ID
labels.rt=rt
labels.searchLog=Suchprotokoll
labels.sort=Sortieren
labels.start=Start
labels.loginRequired=Anmeldung erforderlich
labels.loginLink=Anmeldelink anzeigen
labels.threadName=Thread-Name
labels.url=URL
labels.userFavorite=Favoritenprotokoll
labels.userInfo=Benutzerinformationen
labels.webApiJson=JSON-Antwort

Am häufigsten ist der „Implicit“-Flow.

Am sichersten ist der „Code“-Flow, die Implementierung ist jedoch komplexer, da mehr Schritte erforderlich sind. Da er komplexer ist, schlagen viele Anbieter letztendlich den „Implicit“-Flow vor.

/// note | Hinweis

### Beim Hochfahren automatisch ausführen

Im Allgemeinen möchten Sie wahrscheinlich, dass das Serverprogramm (z. B. Uvicorn) beim Hochfahren des Servers automatisch gestartet wird und kein **menschliches Eingreifen** erforderlich ist, sodass immer ein Prozess mit Ihrer API ausgeführt wird (z. B. Uvicorn, welches Ihre FastAPI-Anwendung ausführt).

### Separates Programm

bleiben, können die Typen nicht gleichzeitig die Validierung, Serialisierung und Dokumentation definieren. Aus diesem Grund und aufgrund einiger Designentscheidungen ist es für die Validierung, Serialisierung und automatische Schemagenerierung erforderlich, an vielen Stellen Dekoratoren hinzuzufügen. Es wird also ziemlich ausführlich.

Es kann nicht sehr gut mit verschachtelten Modellen umgehen. Wenn es sich beim JSON-Body in der Anfrage also um ein JSON-Objekt mit inneren Feldern handelt,...

* **Maschinelles Lernen**: Normalerweise sind viele „Matrix“- und „Vektor“-Multiplikationen erforderlich. Stellen Sie sich eine riesige Tabelle mit Zahlen vor, in der Sie alle Zahlen gleichzeitig multiplizieren.