"""
    Create an item with all the information:

    - **name**: each item must have a name
    - **description**: a long description
    - **price**: required
    - **tax**: if the item doesn't have tax, you can omit this
    - **tags**: a set of unique tag strings for this item
    """

                    "description": "Create an item with all the information:\n\n- **name**: each item must have a name\n- **description**: a long description\n- **price**: required\n- **tax**: if the item doesn't have tax, you can omit this\n- **tags**: a set of unique tag strings for this item",
                    "operationId": "create_item_items__post",
                    "requestBody": {
                        "content": {

                    "description": "Create an item with all the information:\n\n- **name**: each item must have a name\n- **description**: a long description\n- **price**: required\n- **tax**: if the item doesn't have tax, you can omit this\n- **tags**: a set of unique tag strings for this item",
                    "operationId": "create_item_items__post",
                    "requestBody": {
                        "content": {

                    "description": "Create an item with all the information:\n\n- **name**: each item must have a name\n- **description**: a long description\n- **price**: required\n- **tax**: if the item doesn't have tax, you can omit this\n- **tags**: a set of unique tag strings for this item",
                    "operationId": "create_item_items__post",
                    "requestBody": {
                        "content": {

    But the example here uses `PATCH` because it was created for these use cases.

!!! note
    Notice that the input model is still validated.

    So, if you want to receive partial updates that can omit all the attributes, you need to have a model with all the attributes marked as optional (with default values or `None`).

* Einfache Python-Integration mit **Jupyter-Kerneln** für Remote- oder In-Docker-Entwicklung mit Erweiterungen wie Atom Hydrogen oder Visual Studio Code Jupyter.
* **Vue**-Frontend:
    * Mit Vue CLI generiert.
    * Handhabung der **JWT-Authentifizierung**.
    * Login-View.
    * Nach der Anmeldung Hauptansicht des Dashboards.
    * Haupt-Dashboard mit Benutzererstellung und -bearbeitung.

Die Hierarchie ist wie folgt:

* **Uvicorn**: ein ASGI-Server
    * **Starlette**: (verwendet Uvicorn) ein Web-Mikroframework
        * **FastAPI**: (verwendet Starlette) ein API-Mikroframework mit mehreren zusätzlichen Funktionen zum Erstellen von APIs, mit Datenvalidierung, usw.

* **Uvicorn**:
    * Bietet die beste Leistung, da außer dem Server selbst nicht viel zusätzlicher Code vorhanden ist.

Sie würden diese Editor-Unterstützung nicht erhalten, wenn Sie direkt mit `dict`, statt mit Pydantic-Modellen arbeiten würden.

Aber Sie müssen sich auch nicht weiter um die Modelle kümmern, hereinkommende Dicts werden automatisch in sie konvertiert. Und was Sie zurückgeben, wird automatisch nach JSON konvertiert.

## Bodys mit beliebigen `dict`s

Sie können einen Body auch als `dict` deklarieren, mit Schlüsseln eines Typs und Werten eines anderen Typs.

Sie können Middleware zu **FastAPI**-Anwendungen hinzufügen.

Eine „Middleware“ ist eine Funktion, die mit jedem **Request** arbeitet, bevor er von einer bestimmten *Pfadoperation* verarbeitet wird. Und auch mit jeder **Response**, bevor sie zurückgegeben wird.

* Sie nimmt jeden **Request** entgegen, der an Ihre Anwendung gesendet wird.
* Sie kann dann etwas mit diesem **Request** tun oder beliebigen Code ausführen.

    * Mit dieser SNI-Erweiterung kann ein einzelner Server (mit einer **einzelnen IP-Adresse**) über **mehrere HTTPS-Zertifikate** verfügen und **mehrere HTTPS-Domains/Anwendungen** bedienen.