* `Union`
* `Optional`
* ... und andere.

////

### Klassen als Typen

Sie können auch eine Klasse als Typ einer Variablen deklarieren.

Nehmen wir an, Sie haben eine Klasse `Person`, mit einem Namen:

{* ../../docs_src/python_types/tutorial010.py hl[1:3] *}

Dann können Sie eine Variable vom Typ `Person` deklarieren:

{* ../../docs_src/python_types/tutorial010.py hl[6] *}

</div>

/// tip | Tipp

Mit `passlib` können Sie sogar konfigurieren, Passwörter zu lesen, die von **Django**, einem **Flask**-Sicherheit-Plugin, oder vielen anderen erstellt wurden.

So könnten Sie beispielsweise die gleichen Daten aus einer Django-Anwendung in einer Datenbank mit einer FastAPI-Anwendung teilen. Oder schrittweise eine Django-Anwendung migrieren, während Sie dieselbe Datenbank verwenden.

Diese Parameter werden von **FastAPI** verwendet, um die Abhängigkeit „aufzulösen“.

In beiden Fällen wird sie haben:

* Einen optionalen `q`-Query-Parameter, der ein `str` ist.
* Einen `skip`-Query-Parameter, der ein `int` ist, mit einem Defaultwert `0`.
* Einen `limit`-Query-Parameter, der ein `int` ist, mit einem Defaultwert `100`.

In beiden Fällen werden die Daten konvertiert, validiert, im OpenAPI-Schema dokumentiert, usw.

## Verwendung

* **`300`** und darüber steht für „Redirection“ („Umleitung“).  Responses mit diesen Statuscodes können einen oder keinen Body haben, mit Ausnahme von `304`, „Not Modified“ („Nicht verändert“), welche keinen haben darf.

///

## Einen einzelnen Body-Parameter einbetten

Nehmen wir an, Sie haben nur einen einzelnen `item`-Body-Parameter, ein Pydantic-Modell `Item`.

Normalerweise wird **FastAPI** dann seinen JSON-Body direkt erwarten.

Wenn das Programm nun Dinge in den Arbeitsspeicher lädt, zum Beispiel ein Modell für maschinelles Lernen in einer Variablen oder den Inhalt einer großen Datei in einer Variablen, verbraucht das alles **einen Teil des Arbeitsspeichers (RAM – Random Access Memory)** des Servers.

**FastAPI** ist eigentlich keine Alternative zu **Requests**. Der Umfang der beiden ist sehr unterschiedlich.

Es wäre tatsächlich üblich, Requests *innerhalb* einer FastAPI-Anwendung zu verwenden.

Dennoch erhielt FastAPI von Requests einiges an Inspiration.

**Requests** ist eine Bibliothek zur *Interaktion* mit APIs (als Client), während **FastAPI** eine Bibliothek zum *Erstellen* von APIs (als Server) ist.

Jetzt, selbst wenn Sie einen Request mit duplizierten Daten erhalten, werden diese zu einem Set eindeutiger Dinge konvertiert.

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.

### Mehrere Container

Wenn Sie **mehrere Container** haben, von denen wahrscheinlich jeder einen **einzelnen Prozess** ausführt (z. B. in einem **Kubernetes**-Cluster), dann möchten Sie wahrscheinlich einen **separaten Container** haben, welcher die Arbeit der **Vorab-Schritte** in einem einzelnen Container, mit einem einzelnenen Prozess ausführt, **bevor** die replizierten Workercontainer ausgeführt werden.

/// info

Trotzdem können Sie das in **FastAPI** tun, indem Sie eines der internen Tools von Starlette verwenden.

Die Dokumentation würde weiterhin funktionieren, allerdings wird nicht dokumentiert werden, dass der Parameter ein Pfad sein sollte.

### Pfad Konverter

Mittels einer Option direkt von Starlette können Sie einen *Pfad-Parameter* deklarieren, der einen Pfad enthalten soll, indem Sie eine URL wie folgt definieren:

```