* log n) on average.
     *
     * <p>The online hash flooding detecting in RegularSetBuilderImpl.add can detect e.g. many
     * exactly matching hash codes, which would cause construction to take O(n^2), but can't detect
     * e.g. hash codes adversarially designed to go into ascending table locations, which keeps
     * construction O(n) (as desired) but then can have O(n) queries later.

/// note | Technische Details

Sie könnten auch `from starlette.websockets import WebSocket` verwenden.

**FastAPI** stellt den gleichen `WebSocket` direkt zur Verfügung, als Annehmlichkeit für Sie, den Entwickler. Er kommt aber direkt von Starlette.

///

## Nachrichten erwarten und Nachrichten senden { #await-for-messages-and-send-messages }

Es gibt Situationen, in denen es nützlich ist, dem HTTP-Error benutzerdefinierte Header hinzuzufügen. Zum Beispiel in einigen Sicherheitsszenarien.

Sie werden es wahrscheinlich nicht direkt in Ihrem Code verwenden müssen.

Aber falls Sie es für ein fortgeschrittenes Szenario benötigen, können Sie benutzerdefinierte Header hinzufügen:

{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial002_py39.py hl[14] *}

 * <li>Determine the OS family (e.g., Windows, Unix, Mac)</li>
 * <li>Check if the current OS is Windows-based</li>
 * </ul>
 * <p>
 * The service implementation uses system properties to detect OS characteristics:
 * <ul>
 * <li>os.name: The operating system name</li>
 * <li>os.arch: The operating system architecture</li>
 * <li>os.version: The operating system version</li>
 * </ul>
 * <p>

Sie können jede gewünschte Template-Engine mit **FastAPI** verwenden.

Eine häufige Wahl ist Jinja2, dasselbe, was auch von Flask und anderen Tools verwendet wird.

Es gibt Werkzeuge zur einfachen Konfiguration, die Sie direkt in Ihrer **FastAPI**-Anwendung verwenden können (bereitgestellt von Starlette).

## Abhängigkeiten installieren { #install-dependencies }

 * should use the type safe {@link #putInstance}.
 *
 * <p>Also, if caller suppresses unchecked warnings and passes in an {@code Iterable<String>} for
 * type {@code Iterable<Integer>}, the map won't be able to detect and throw type error.
 *
 * <p>Like any other {@code Map<Class, Object>}, this map may contain entries for primitive types,
 * and a primitive type and its corresponding wrapper type may map to different values.
 *

 * should use the type safe {@link #putInstance}.
 *
 * <p>Also, if caller suppresses unchecked warnings and passes in an {@code Iterable<String>} for
 * type {@code Iterable<Integer>}, the map won't be able to detect and throw type error.
 *
 * <p>Like any other {@code Map<Class, Object>}, this map may contain entries for primitive types,
 * and a primitive type and its corresponding wrapper type may map to different values.
 *

Bunu yaparak, düzenleyicinizin listedeki öğeleri işlerken bile destek sağlamasını sağlayabilirsiniz:

<img src="/img/python-types/image05.png">

Tip belirteçleri olmadan, bunu başarmak neredeyse imkansızdır.

`item` değişkeninin `items` listesindeki öğelerden biri olduğuna dikkat edin.

Ve yine, editör bunun bir `str` ​​olduğunu biliyor ve bunun için destek sağlıyor.

#### `Tuple` ve `Set`

* **Uvicorn**:
    * Wird die beste Performanz haben, da außer dem Server selbst nicht viel zusätzlicher Code vorhanden ist.

Dann verwenden wir den Request direkt und extrahieren den Body als `bytes`. Das bedeutet, dass FastAPI nicht einmal versucht, die Request-Payload als JSON zu parsen.

Und dann parsen wir in unserem Code diesen YAML-Inhalt direkt und verwenden dann wieder dasselbe Pydantic-Modell, um den YAML-Inhalt zu validieren: