}
			// Check that buffer has correct data.
			if !Equal(buf.Bytes()[0:startLen-readBytes], xBytes[readBytes:]) {
				t.Errorf("bad initial data at %d %d", startLen, growLen)
			}
			if !Equal(buf.Bytes()[startLen-readBytes:startLen-readBytes+growLen], yBytes) {
				t.Errorf("bad written data at %d %d", startLen, growLen)
			}
		}
	}
}

func TestGrowOverflow(t *testing.T) {
	defer func() {

          days-before-issue-stale: 14
          stale-issue-label: to-triage
          stale-issue-message: ""
          days-before-issue-close: -1

          only-pr-labels: 'from:contributor'
          exempt-all-pr-milestones: true
          days-before-pr-stale: 14
          stale-pr-label: to-triage
          stale-pr-message: ""

////

//// tab | Python 3.8+

```Python hl_lines="14"
{!> ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002.py!}
```

////

## Set-Typen

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.

 * this class separates _allocations_ from _streams_. An allocation is created by a call, used for
 * one or more streams, and then released. An allocated connection won't be stolen by other calls
 * while a redirect or authorization challenge is being handled.
 *
 * When the maximum concurrent streams limit is reduced, some allocations will be rescinded.

Und auch, dass Sie keine Daten senden, die durch ein `response_model` hätten gefiltert werden sollen.

///

### Mehr Informationen

/// note | "Technische Details"

Sie können auch `from starlette.responses import Response` oder `from starlette.responses import JSONResponse` verwenden.

Das steht im Gegensatz zu den **Entwicklungsphasen**, in denen Sie ständig den Code ändern, kaputt machen, reparieren, den Entwicklungsserver stoppen und neu starten, usw.

## Deployment-Strategien

Abhängig von Ihrem spezifischen Anwendungsfall und den von Ihnen verwendeten Tools gibt es mehrere Möglichkeiten, das zu tun.

```

Kopieren Sie dies in eine Datei `main.py`.

Starten Sie den Live-Server:

<div class="termy">

```console
$ uvicorn main:app --reload

<span style="color: green;">INFO</span>:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
<span style="color: green;">INFO</span>:     Started reloader process [28720]
<span style="color: green;">INFO</span>:     Started server process [28722]

Sie können Pfad- und Requestbody-Parameter gleichzeitig deklarieren.

**FastAPI** erkennt, dass Funktionsparameter, die mit Pfad-Parametern übereinstimmen, **vom Pfad genommen** werden sollen, und dass Funktionsparameter, welche Pydantic-Modelle sind, **vom Requestbody genommen** werden sollen.

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="15-16"
{!> ../../docs_src/body/tutorial003_py310.py!}
```

////

//// tab | Python 3.8+

    * Andernfalls müssen Sie möglicherweise den TLS-Terminierungsproxy vorübergehend stoppen, das Programm starten, welches die neuen Zertifikate beschafft, diese dann mit dem TLS-Terminierungsproxy konfigurieren und dann den TLS-Terminierungsproxy neu starten. Das ist nicht ideal, da Ihre Anwendung(en) während der Zeit, in der der TLS-Terminierungsproxy ausgeschaltet ist, nicht erreichbar ist/sind.

Und dann leitet Traefik seine Anfragen an Ihren Uvicorn weiter, der unter `http://127.0.0.1:8000` läuft.

Starten Sie nun Traefik:

<div class="termy">

```console
$ ./traefik --configFile=traefik.toml

INFO[0000] Configuration loaded from file: /home/user/awesomeapi/traefik.toml
```

</div>

Und jetzt starten Sie Ihre Anwendung mit Uvicorn, indem Sie die Option `--root-path` verwenden:

<div class="termy">