リレーショナルデータベース (MySQLやPostgreSQLなど) と比較的強固に結合されているので、NoSQLデータベース (Couchbase、MongoDB、Cassandraなど) をメインに利用することは簡単ではありません。

バックエンドでHTMLを生成するために作られたものであり、現代的なフロントエンド (ReactやVue.js、Angularなど) や、他のシステム (<abbr title="Internet of Things - モノのインターネット">IoT</abbr>デバイスなど) と通信するAPIを構築するために作られたものではありません。

### [Django REST Framework](https://www.django-rest-framework.org/) { #django-rest-framework }

### Einfache Requests { #simple-requests }

Jeder Request mit einem `Origin`-Header. In diesem Fall wird die Middleware den Request wie gewohnt durchlassen, aber entsprechende CORS-Header in die Response aufnehmen.

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## Es testen { #check-it }

Jetzt wird jeder <abbr title="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Request</abbr> unter dem Pfad `/v1/` von der Flask-Anwendung verarbeitet.

Und der Rest wird von **FastAPI** gehandhabt.

Sie könnten sich beispielsweise dafür entscheiden, den <abbr title="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Request</abbr> mit Ihrem eigenen Code zu lesen und zu validieren, ohne FastAPIs automatische Funktionen mit Pydantic zu verwenden, aber Sie könnten den Request trotzdem im OpenAPI-Schema definieren wollen.

Das könnte man mit `openapi_extra` machen:

Wenn Sie die `async`-Methoden verwenden, führt **FastAPI** die Datei-Methoden in einem <abbr title="Mehrere unabhängige Kindprozesse">Threadpool</abbr> aus und erwartet sie.

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/// note | Technische Details zu Starlette

FastAPIs `UploadFile` erbt direkt von Starlettes `UploadFile`, fügt aber ein paar notwendige Teile hinzu, um es kompatibel mit **Pydantic** und anderen Teilen von FastAPI zu machen.

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## `Union` oder `anyOf` { #union-or-anyof }

Sie können deklarieren, dass eine <abbr title="Response – Antwort: Daten, die der Server zum anfragenden Client zurücksendet">Response</abbr> eine <abbr title="Union – Verbund, Einheit, Vereinigung: Eines von Mehreren">`Union`</abbr> mehrerer Typen ist, das bedeutet, dass die Response einer von ihnen ist.

Dies wird in OpenAPI mit `anyOf` definiert.

Aquí es donde se convierte en importante poder declarar <abbr title="greater than - mayor que"><code>gt</code></abbr> y no solo <abbr title="greater than or equal - mayor o igual que"><code>ge</code></abbr>. Ya que con esto puedes requerir, por ejemplo, que un valor sea mayor que `0`, incluso si es menor que `1`.

Así, `0.5` sería un valor válido. Pero `0.0` o `0` no lo serían.

Y lo mismo para <abbr title="less than - menor que"><code>lt</code></abbr>.

# Requestbody { #request-body }

Wenn Sie Daten von einem <abbr title="Client: Eine Software, die sich mit einem Server verbindet.">Client</abbr> (sagen wir, einem Browser) zu Ihrer API senden müssen, senden Sie sie als **Requestbody**.

Ein <abbr title="Anfragekörper">**Request**body</abbr> sind Daten, die vom Client zu Ihrer API gesendet werden. Ein <abbr title="Antwortkörper">**Response**body</abbr> sind Daten, die Ihre API zum Client sendet.

* Stellen Sie sicher, dass Sie über gut definierte Pydantic-Modelle für Ihre <abbr title="Anfragekörper">Requestbodys</abbr> und <abbr title="Response – Antwort: Daten, die der Server zum anfragenden Client zurücksendet">Responses</abbr> verfügen.
* Konfigurieren Sie alle erforderlichen Berechtigungen und Rollen mithilfe von Abhängigkeiten.

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002_py310.py hl[12] *}

## Set-Typen { #set-types }

Aber dann denken wir darüber nach und stellen fest, dass sich die Tags nicht wiederholen sollen, es sollen eindeutige Strings sein.

Python hat einen Datentyp speziell für Mengen eindeutiger Dinge: das <abbr title="Menge">`set`</abbr>.

Deklarieren wir also `tags` als Set von Strings.