Dennoch sind die Fähigkeiten von Uvicorn zur Abwicklung von Workerprozessen derzeit eingeschränkter als die von Gunicorn. Wenn Sie also einen Prozessmanager auf dieser Ebene (auf der Python-Ebene) haben möchten, ist es vermutlich besser, es mit Gunicorn als Prozessmanager zu versuchen.

Wie auch immer, Sie würden es so ausführen:

<div class="termy">

```console
$ uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8080 --workers 4

Mit diesen Ideen kann JWT für weitaus anspruchsvollere Szenarien verwendet werden.

Das gleiche wird passieren, wenn Sie eine <abbr title='Eine Union mehrerer Typen bedeutet: „Irgendeiner dieser Typen“'>Union</abbr> mehrerer Typen haben, und einer oder mehrere sind nicht gültige Pydantic-Typen. Zum Beispiel funktioniert folgendes nicht 💥:

```

#### Wofür OpenAPI gedacht ist

Das OpenAPI-Schema ist die Grundlage für die beiden enthaltenen interaktiven Dokumentationssysteme.

Es gibt dutzende Alternativen, die alle auf OpenAPI basieren. Sie können jede dieser Alternativen problemlos zu Ihrer mit **FastAPI** erstellten Anwendung hinzufügen.

Der Inhalt jedes dieser Strings kann ein beliebiges Format haben, sollte jedoch keine Leerzeichen enthalten.

Diese Scopes stellen „Berechtigungen“ dar.

In OpenAPI (z. B. der API-Dokumentation) können Sie „Sicherheitsschemas“ definieren.

Wenn eines dieser Sicherheitsschemas OAuth2 verwendet, können Sie auch Scopes deklarieren und verwenden.

### Vorab-Modifikation der OpenAPI-Spezifikation für den Client-Generator

Der generierte Code enthält immer noch etwas **verdoppelte Information**.

Wir wissen bereits, dass diese Methode mit den **Items** zusammenhängt, da sich dieses Wort in `ItemsService` befindet (vom Tag übernommen), aber wir haben auch immer noch den Tagnamen im Methodennamen vorangestellt. 😕

    ```

=== "Python 3.8+"

    ```Python hl_lines="10"
    {!> ../../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial002_an.py!}
    ```

Beachten Sie, dass der Defaultwert immer noch `None` ist, sodass der Parameter immer noch optional ist.

Und wann immer Sie diese Daten ausgeben, selbst wenn die Quelle Duplikate hatte, wird es als Set von eindeutigen Dingen ausgegeben.

Und es wird entsprechend annotiert/dokumentiert.

## Verschachtelte Modelle

Jedes Attribut eines Pydantic-Modells hat einen Typ.

Aber dieser Typ kann selbst ein anderes Pydantic-Modell sein.

```JSON
{"item_id":3}
```

!!! check
    Beachten Sie, dass der Wert, den Ihre Funktion erhält und zurückgibt, die Zahl `3` ist, also ein `int`. Nicht der String `"3"`, also ein `str`.

    Sprich, mit dieser Typdeklaration wird **FastAPI** die Anfrage automatisch <abbr title="Den String, der von einer HTTP Anfrage kommt, in Python-Objekte konvertieren">„parsen“</abbr>.

## Datenvalidierung

# Klassen als Abhängigkeiten

Bevor wir tiefer in das **Dependency Injection** System eintauchen, lassen Sie uns das vorherige Beispiel verbessern.

## Ein `dict` aus dem vorherigen Beispiel

Im vorherigen Beispiel haben wir ein `dict` von unserer Abhängigkeit („Dependable“) zurückgegeben:

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="9"
    {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py!}
    ```

=== "Python 3.9+"