* Sie können tief **verschachtelte JSON** Objekte haben, die alle validiert und annotiert sind.
* **Erweiterbar**:
    * Pydantic erlaubt die Definition von eigenen Datentypen oder sie können die Validierung mit einer `validator`-dekorierten Methode im Modell erweitern.

With **FastAPI** you get all of **Pydantic**'s features (as FastAPI is based on Pydantic for all the data handling):

* **No brainfuck**:
    * No new schema definition micro-language to learn.
    * If you know Python types you know how to use Pydantic.

These features are what Marshmallow was built to provide. It is a great library, and I have used it a lot before.

But it was created before there existed Python type hints. So, to define every <abbr title="the definition of how data should be formed">schema</abbr> you need to use specific utils and classes provided by Marshmallow.

/// check | Inspired **FastAPI** to

{*../../docs_src/python_types/tutorial001.py hl[2] *}

### Limitations

C'est un programme très simple.

Mais maintenant imaginez que vous l'écriviez de zéro.

À un certain point vous auriez commencé la définition de la fonction, vous aviez les paramètres prêts.

Mais vous aviez besoin de "cette méthode qui convertit la première lettre en majuscule".

Était-ce `upper` ? `uppercase` ? `first_uppercase` ? `capitalize` ?

    public FessBaseAction() {
        super();
    }

    // ===================================================================================
    //                                                                          Definition
    //                                                                          ==========
    /** Logger instance for this class. */
    private static final Logger logger = LogManager.getLogger(FessBaseAction.class);

				return err
			}
		}
	}
	return nil
}

// Option gorm option interface
type Option interface {
	Apply(*Config) error
	AfterInitialize(*DB) error
}

// DB GORM DB definition
type DB struct {
	*Config
	Error        error
	RowsAffected int64
	Statement    *Statement
	clone        int
}

// Session session config when create session with Session() method

Für diese Funktionen wurde Marshmallow entwickelt. Es ist eine großartige Bibliothek und ich habe sie schon oft genutzt.

Aber sie wurde erstellt, bevor Typhinweise in Python existierten. Um also ein <abbr title="die Definition, wie Daten geformt sein werden sollen">Schema</abbr> zu definieren, müssen Sie bestimmte Werkzeuge und Klassen verwenden, die von Marshmallow bereitgestellt werden.

/// check | Inspirierte **FastAPI**

 */
public class BsUser extends EsAbstractEntity {

    // ===================================================================================
    //                                                                          Definition
    //                                                                          ==========
    private static final long serialVersionUID = 1L;

CLASS_NAME_SHOW = 'show'\n\nconst EVENT_CLOSE = `close${EVENT_KEY}`\nconst EVENT_CLOSED = `closed${EVENT_KEY}`\nconst EVENT_CLICK_DATA_API = `click${EVENT_KEY}${DATA_API_KEY}`\n\nconst SELECTOR_DISMISS = '[data-dismiss=\"alert\"]'\n\n/**\n * Class definition\n */\n\nclass Alert {\n  constructor(element) {\n    this._element = element\n  }\n\n  // Getters\n  static get VERSION() {\n    return VERSION\n  }\n\n  // Public\n  close(element) {\n    let rootElement = this._element\n    if (element) {\n  ...

   * <ul>
   *   <li>It is <i>consistent</i>: for any reference {@code x}, multiple invocations of {@code
   *       hash(x}} consistently return the same value provided {@code x} remains unchanged
   *       according to the definition of the equivalence. The hash need not remain consistent from
   *       one execution of an application to another execution of the same application.