Das bedeutet, dass jeder in Python aus einer Umgebungsvariablen gelesene Wert ein `str` ist und jede Konvertierung in einen anderen Typ oder jede Validierung im Code erfolgen muss.

## Pydantic `Settings`

            "mode": "absolute",
            "steps": [
              {
                "color": "green",
                "value": null
              },
              {
                "color": "semi-dark-red",
                "value": 80
              }
            ]
          }
        },
        "overrides": []
      },
      "gridPos": {
        "h": 6,
        "w": 12,
        "x": 0,
        "y": 0

    assertEquals(2, ms.count(Color.RED));
  }

  public void testCollectionCreate() {
    Multiset<Color> ms = EnumMultiset.create(asList(Color.RED, Color.YELLOW, Color.RED));
    assertEquals(0, ms.count(Color.BLUE));
    assertEquals(1, ms.count(Color.YELLOW));
    assertEquals(2, ms.count(Color.RED));
  }

  public void testIllegalCreate() {
    Collection<Color> empty = EnumSet.noneOf(Color.class);

---

"_**Netflix** ni inudidun láti kede itusilẹ orisun kóòdù ti ìlànà iṣọkan **iṣakoso Ìṣòro** wa: **Ìfiránṣẹ́**! [a kọ pẹ̀lú **FastAPI**]_"

	if [ "$RESULT" != "script passed" ]; then
		echo -e "${RED}${1} Failed${NC}"
		TESTS_RUN_STATUS=$((TESTS_RUN_STATUS & 0))
	else
		echo -e "${GREEN}${1} Passed${NC}"
	fi
}

function verify_resiliency_failure() {
	docs/resiliency/resiliency-verify-failure-script.sh
	RESULT=$(grep "script passed" <resiliency-verify-failure.log)
	if [ "$RESULT" != "script passed" ]; then
		echo -e "${RED}${1} Failed${NC}"

            "mode": "absolute",
            "steps": [
              {
                "color": "green",
                "value": null
              },
              {
                "color": "red",
                "value": 80
              }
            ]
          },
          "unit": "bytes"
        },
        "overrides": [
          {
            "matcher": {
              "id": "byName",

## Zusätzliche Response mit `model`

Sie können Ihren *Pfadoperation-Dekoratoren* einen Parameter `responses` übergeben.

Der nimmt ein `dict` entgegen, die Schlüssel sind Statuscodes für jede Response, wie etwa `200`, und die Werte sind andere `dict`s mit den Informationen für jede Response.

Jedes dieser Response-`dict`s kann einen Schlüssel `model` haben, welcher ein Pydantic-Modell enthält, genau wie `response_model`.

---

Wenn Sie sich unsicher sind, verwenden Sie einfach `def`.

---

**Hinweis**: Sie können `def` und `async def` in Ihren *Pfadoperation-Funktionen* beliebig mischen, so wie Sie es benötigen, und jede einzelne Funktion in der für Sie besten Variante erstellen. FastAPI wird damit das Richtige tun.

Wie dem auch sei, in jedem der oben genannten Fälle wird FastAPI immer noch asynchron arbeiten und extrem schnell sein.

            "mode": "absolute",
            "steps": [
              {
                "color": "green",
                "value": null
              },
              {
                "color": "red",
                "value": 80
              }
            ]
          },
          "unit": "short"
        },
        "overrides": [
          {
            "matcher": {
              "id": "byName",

Sie haben eigentlich keine Benutzer, die sich bei Ihrer Anwendung anmelden, sondern Roboter, Bots oder andere Systeme, die nur über einen Zugriffstoken verfügen? Auch hier funktioniert alles gleich.

Verwenden Sie einfach jede Art von Modell, jede Art von Klasse, jede Art von Datenbank, die Sie für Ihre Anwendung benötigen. **FastAPI** deckt das alles mit seinem Dependency Injection System ab.

## Codegröße