* Wenn Sie Pythons Typen kennen, wissen Sie, wie man Pydantic verwendet.
* Gutes Zusammenspiel mit Ihrer/Ihrem **<abbr title="Integrated Development Environment - Integrierte Entwicklungsumgebung: Ähnlich einem Code-Editor">IDE</abbr>/<dfn title="Ein Programm, das Fehler im Quellcode sucht">Linter</dfn>/Gehirn**:

Die Domains werden sicher verifiziert und die Zertifikate werden automatisch generiert. Das ermöglicht auch die automatische Erneuerung dieser Zertifikate.

Die Idee besteht darin, den Erwerb und die Erneuerung der Zertifikate zu automatisieren, sodass Sie **sicheres HTTPS, kostenlos und für immer** haben können.

## HTTPS für Entwickler { #https-for-developers }

    * Si conoces los tipos en Python sabes cómo usar Pydantic.
* Se lleva bien con tu **<abbr title="Integrated Development Environment – Entorno de Desarrollo Integrado: similar a un editor de código">IDE</abbr>/<dfn title="Un programa que verifica errores de código">linter</dfn>/cerebro**:

    * No new schema definition micro-language to learn.
    * If you know Python types you know how to use Pydantic.
* Plays nicely with your **<abbr title="Integrated Development Environment: similar to a code editor">IDE</abbr>/<dfn title="A program that checks for code errors">linter</dfn>/brain**:

    * Se você conhece os tipos do Python, você sabe como usar o Pydantic.
* Vai bem com o/a seu/sua **<abbr title="Integrated Development Environment - Ambiente de Desenvolvimento Integrado: similar a um editor de código">IDE</abbr>/<dfn title="Um programa que confere erros de código">linter</dfn>/cérebro**:

### Utiliser des gestionnaires de contexte dans des dépendances avec `yield` { #using-context-managers-in-dependencies-with-yield }

/// warning | Alertes

C'est, plus ou moins, une idée « avancée ».

Si vous débutez avec **FastAPI**, vous voudrez peut-être l'ignorer pour le moment.

///

### Kontextmanager in Abhängigkeiten mit `yield` verwenden { #using-context-managers-in-dependencies-with-yield }

/// warning | Achtung

Dies ist mehr oder weniger eine „fortgeschrittene“ Idee.

Wenn Sie gerade erst mit **FastAPI** beginnen, möchten Sie das vielleicht vorerst überspringen.

///

* **不烧脑**：
    * 没有新的模式定义 micro-language 需要学习。
    * 如果你知道 Python types，你就知道如何使用 Pydantic。
* 和你 **<abbr title="Integrated Development Environment - 集成开发环境: 类似于代码编辑器">IDE</abbr>/<dfn title="一个检查代码错误的程序">linter</dfn>/brain** 适配:
    * 因为 pydantic 数据结构仅仅是你定义的类的实例；自动补全，linting，mypy 以及你的直觉应该可以和你验证的数据一起正常工作。
* 验证**复杂结构**:
    * 使用分层的 Pydantic 模型，Python `typing` 的 `List` 和 `Dict` 等等。

* **更簡單**：
    * 不需要學習新的 micro-language 來定義結構。
    * 如果你知道 Python 型別，你就知道如何使用 Pydantic。
* 和你的 **<abbr title="Integrated Development Environment - 整合開發環境: 類似於程式碼編輯器">IDE</abbr>/<dfn title="檢查程式碼錯誤的程式">linter</dfn>/brain** 都能好好配合：
    * 因為 Pydantic 的資料結構其實就是你自己定義的類別實例，所以自動補齊、linting、mypy 以及你的直覺都能很好地在經過驗證的資料上發揮作用。
* 驗證**複雜結構**：
    * 使用 Pydantic 模型時，你可以把資料結構分層設計，並且用 Python 的 `List` 和 `Dict` 等型別來定義。

Wenn Sie es eilig haben und keine Datei verwenden möchten, um die Paketanforderungen Ihres Projekts zu deklarieren, können Sie sie direkt installieren.

/// tip | Tipp

Es ist eine (sehr) gute Idee, die Pakete und Versionen, die Ihr Programm benötigt, in einer Datei zu speichern (zum Beispiel `requirements.txt` oder `pyproject.toml`).

///

//// tab | `pip`

<div class="termy">

```console