"colorMode": "value",
        "graphMode": "none",
        "justifyMode": "auto",
        "orientation": "auto",
        "reduceOptions": {
          "calcs": [
            "mean"
          ],
          "fields": "",
          "values": false
        },
        "showPercentChange": false,
        "text": {},
        "textMode": "auto",
        "wideLayout": true
      },
      "pluginVersion": "10.4.0",

**FastAPI** verwendet diese *vorübergehende* Response, um die Header (auch Cookies und Statuscode) zu extrahieren und fügt diese in die endgültige Response ein, die den von Ihnen zurückgegebenen Wert enthält, gefiltert nach einem beliebigen `response_model`.

Sie können den Parameter `Response` auch in Abhängigkeiten deklarieren und darin Header (und Cookies) festlegen.

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

///

### Mehr Informationen { #more-info }

/// note | Technische Details

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

    @Override
    public DBDef assistCurrentDBDef() {
        // TODO Auto-generated method stub
        return null;
    }

    @Override
    public DataSource assistDataSource() {
        // TODO Auto-generated method stub
        return null;
    }

    @Override
    public DBMetaProvider assistDBMetaProvider() {
        // TODO Auto-generated method stub
        return null;
    }

    @Override

        "colorMode": "value",
        "graphMode": "area",
        "justifyMode": "auto",
        "orientation": "auto",
        "reduceOptions": {
          "calcs": [
            "mean"
          ],
          "fields": "",
          "values": false
        },
        "showPercentChange": false,
        "text": {},
        "textMode": "auto",
        "wideLayout": true
      },
      "pluginVersion": "10.4.0",

///

`response_model` nimmt denselben Typ entgegen, den Sie auch für ein Pydantic-Modellfeld deklarieren würden, also etwa ein Pydantic-Modell, aber es kann auch z. B. eine `list`e von Pydantic-Modellen sein, wie etwa `List[Item]`.

FastAPI wird dieses `response_model` nehmen, um die Daten zu dokumentieren, validieren, usw. und auch, um **die Ausgabedaten** entsprechend der Typdeklaration **zu konvertieren und filtern**.

        "minVizHeight": 10,
        "minVizWidth": 0,
        "namePlacement": "auto",
        "orientation": "horizontal",
        "reduceOptions": {
          "calcs": [
            "mean"
          ],
          "fields": "",
          "values": false
        },
        "showUnfilled": false,
        "sizing": "auto",
        "text": {},
        "valueMode": "color"
      },
      "pluginVersion": "10.4.0",

  tensorflow::mutex_lock c(graph->mu);
  const auto& debug_str = graph->graph.ToGraphDefDebug().DebugString();
  *len = debug_str.size();
  char* ret = static_cast<char*>(malloc(*len + 1));
  memcpy(ret, debug_str.c_str(), *len + 1);
  return ret;
}

char* TF_FunctionDebugString(TF_Function* func, size_t* len) {
  const auto& debug_str = DebugString(func->record->fdef());
  *len = debug_str.size();

///

/// note | Technische Details

Sie können auch `from starlette.templating import Jinja2Templates` verwenden.

    # Either the 'source' or 'remote' *must* be the "local" deployment
#    endpoint: "http://127.0.0.1:9000"
#    # path: "on|off|auto" # "on" enables path-style bucket lookup. "off" enables virtual host (DNS)-style bucket lookup. Defaults to "auto"
#    credentials:
#      accessKey: minioadmin # Required
#      secretKey: minioadmin # Required