### Memoria por Proceso { #memory-per-process }

Ahora, cuando el programa carga cosas en memoria, por ejemplo, un modelo de Machine Learning en una variable, o el contenido de un archivo grande en una variable, todo eso **consume un poco de la memoria (RAM)** del servidor.

Zum Beispiel diese:

* `int`
* `float`
* `bool`
* `bytes`

{* ../../docs_src/python_types/tutorial005_py310.py hl[1] *}

### `typing`-Modul { #typing-module }

Erstellen Sie eine Variable `ALGORITHM` für den Algorithmus, der zum Signieren des JWT-Tokens verwendet wird, und setzen Sie sie auf `"HS256"`.

Erstellen Sie eine Variable für das Ablaufdatum des Tokens.

Definieren Sie ein Pydantic-Modell, das im Token-Endpunkt für die <abbr title="Response – Antwort: Daten, die der Server zum anfragenden Client zurücksendet">Response</abbr> verwendet wird.

Erstellen Sie eine Hilfsfunktion, um einen neuen Zugriffstoken zu generieren.

    full_name = user_dict["full_name"],
    disabled = user_dict["disabled"],
    hashed_password = user_dict["hashed_password"],
)
```

/// info

想更完整地了解 `**user_dict`，請回到[**額外模型** 的文件](../extra-models.md#about-user-in-dict)。

///

## 回傳 token { #return-the-token }

`token` 端點的回應必須是 JSON 物件。

它應該有一個 `token_type`。在本例中，我們使用「Bearer」tokens，token 類型應該是「`bearer`」。

### Mémoire par processus { #memory-per-process }

Maintenant, lorsque le programme charge des choses en mémoire, par exemple, un modèle de machine learning dans une variable, ou le contenu d'un gros fichier dans une variable, tout cela **consomme une partie de la mémoire (RAM)** du serveur.

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image03.png">

/// tip | Tipp

Beachten Sie die automatische Vervollständigung für `name` und `price`, die in der FastAPI-Anwendung im `Item`-Modell definiert wurden.

///

Sie erhalten Inline-Fehlerberichte für die von Ihnen gesendeten Daten:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image04.png">

Das Response-Objekt hat auch automatische Vervollständigung:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image03.png">

/// tip | Astuce

Remarquez l’autocomplétion pour `name` et `price`, qui a été définie dans l’application FastAPI, dans le modèle `Item`.

///

Vous aurez des erreurs en ligne pour les données que vous envoyez :

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image04.png">

L’objet de réponse aura également l’autocomplétion :

```console
$ pip install "fastapi[all]"
---> 100%
```

</div>

### Créer l'objet `Settings` { #create-the-settings-object }

Importez `BaseSettings` depuis Pydantic et créez une sous-classe, comme pour un modèle Pydantic.

De la même manière qu'avec les modèles Pydantic, vous déclarez des attributs de classe avec des annotations de type, et éventuellement des valeurs par défaut.

Adopter temporairement ce point de vue (celui de la *personne développeuse externe*) peut vous aider à trouver plus évident où placer les paramètres, le modèle Pydantic pour le corps, pour la réponse, etc., pour cette *API externe*.

///

### Créer un `APIRouter` de callback { #create-a-callback-apirouter }

# 요청 예제 데이터 선언 { #declare-request-example-data }

여러분의 앱이 받을 수 있는 데이터 예제를 선언할 수 있습니다.

여기 이를 위한 몇 가지 방식이 있습니다.

## Pydantic 모델 속 추가 JSON 스키마 데이터 { #extra-json-schema-data-in-pydantic-models }

생성된 JSON 스키마에 추가될 Pydantic 모델을 위한 `examples`을 선언할 수 있습니다.

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:24] *}

추가 정보는 있는 그대로 해당 모델의 **JSON 스키마** 결과에 추가되고, API 문서에서 사용합니다.