//
// Panics if `labels` is not a list of ordered label name and label value pairs
// or if all labels for the metric are not provided.
func (m *MetricValues) Set(name MetricName, value float64, labels ...string) {
	desc, ok := m.descriptors[name]
	if !ok {
		panic(fmt.Sprintf("metric has no description: %s", name))
	}

	if len(labels)%2 != 0 {
		panic("labels must be a list of ordered key-value pairs")
	}

Das gesamte **FastAPI**-Framework ist darauf ausgelegt, das zu erfüllen. Autovervollständigung funktioniert überall.

Sie werden selten noch mal in der Dokumentation nachschauen müssen.

So kann ihr Editor Sie unterstützen:

**Swagger UI** verwendet folgende Dateien:

* <a href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/swagger-ui-dist@5/swagger-ui-bundle.js" class="external-link" target="_blank">`swagger-ui-bundle.js`</a>
* <a href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/swagger-ui-dist@5/swagger-ui.css" class="external-link" target="_blank">`swagger-ui.css`</a>

Und **ReDoc** verwendet diese Datei:

	pattern=.
fi

./make.bash || exit 1
GOROOT="$(cd .. && pwd)"

gettargets() {
	../bin/go tool dist list | sed -e 's|/|-|' |
		grep -E -v '^(android|ios)' # need C toolchain even for cross-compiling
	echo linux-arm-arm5
}

selectedtargets() {
	gettargets | grep -E "$pattern"
}

# put linux first in the target list to get all the architectures up front.
linux_targets() {
	selectedtargets | grep 'linux' | sort
}

## Listen von Modellen

Genauso können Sie eine Response deklarieren, die eine Liste von Objekten ist.

Verwenden Sie dafür Pythons Standard `typing.List` (oder nur `list` in Python 3.9 und darüber):

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial004_py39.py hl[18] *}

## Response mit beliebigem `dict`

///

## Doppelte Header

Es ist möglich, doppelte Header zu empfangen. Also den gleichen Header mit unterschiedlichen Werten.

Sie können solche Fälle deklarieren, indem Sie in der Typdeklaration eine Liste verwenden.

Sie erhalten dann alle Werte von diesem doppelten Header als Python-`list`e.

            }
        }
    }

    /**
     * Starts a new process with the given session ID and command list.
     * Uses default buffer size and no output callback.
     *
     * @param sessionId unique identifier for the process session
     * @param cmdList list of command and arguments to execute
     * @param pbCall callback to configure the ProcessBuilder

# JSON-kompatibler Encoder

Es gibt Fälle, da möchten Sie einen Datentyp (etwa ein Pydantic-Modell) in etwas konvertieren, das kompatibel mit JSON ist (etwa ein `dict`, eine `list`e, usw.).

Zum Beispiel, wenn Sie es in einer Datenbank speichern möchten.

Dafür bietet **FastAPI** eine Funktion `jsonable_encoder()`.

## `jsonable_encoder` verwenden

Stellen wir uns vor, Sie haben eine Datenbank `fake_db`, die nur JSON-kompatible Daten entgegennimmt.

Und jetzt hat dieses neue `examples`-Feld Vorrang vor dem alten (und benutzerdefinierten) `example`-Feld, im Singular, das jetzt deprecated ist.

Dieses neue `examples`-Feld in JSON Schema ist **nur eine `list`e** von Beispielen, kein Dict mit zusätzlichen Metadaten wie an den anderen Stellen in OpenAPI (oben beschrieben).

/// info

# Eine Response direkt zurückgeben

Wenn Sie eine **FastAPI** *Pfadoperation* erstellen, können Sie normalerweise beliebige Daten davon zurückgeben: ein `dict`, eine `list`e, ein Pydantic-Modell, ein Datenbankmodell, usw.

Standardmäßig konvertiert **FastAPI** diesen Rückgabewert automatisch nach JSON, mithilfe des `jsonable_encoder`, der in [JSON-kompatibler Encoder](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank} erläutert wird.