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### Das `Settings`-Objekt erstellen { #create-the-settings-object }

Importieren Sie `BaseSettings` aus Pydantic und erstellen Sie eine Unterklasse, ganz ähnlich wie bei einem Pydantic-Modell.

Auf die gleiche Weise wie bei Pydantic-Modellen deklarieren Sie Klassenattribute mit Typannotationen und möglicherweise Defaultwerten.

Adoptar temporalmente este punto de vista (del *desarrollador externo*) puede ayudarte a sentir que es más obvio dónde poner los parámetros, el modelo de Pydantic para el body, para el response, etc. para esa *API externa*.

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### Crea un `APIRouter` de callback { #create-a-callback-apirouter }

Primero crea un nuevo `APIRouter` que contendrá uno o más callbacks.

Ce n'est même pas du Python, NestJS est un framework JavaScript (TypeScript) NodeJS inspiré d'Angular.

Il réalise quelque chose de similaire à ce qui peut être fait avec Flask-apispec.

### Arbeitsspeicher pro Prozess { #memory-per-process }

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.

 *       the expected <i>twofold</i> increase to all collision rates. Informally, the "information"
 *       in the hash code should be as evenly "spread out" through the hash code's bits as possible.
 *       The result is that, for example, when choosing a bucket in a hash table of size 2^8,
 *       <i>any</i> eight bits could be consistently used.

 *       the expected <i>twofold</i> increase to all collision rates. Informally, the "information"
 *       in the hash code should be as evenly "spread out" through the hash code's bits as possible.
 *       The result is that, for example, when choosing a bucket in a hash table of size 2^8,
 *       <i>any</i> eight bits could be consistently used.

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

Et vous aurez accès, encore une fois, au support complet offert par l'éditeur :

<img src="/img/python-types/image06.png">

## Les modèles Pydantic

<a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a> est une bibliothèque Python pour effectuer de la validation de données.

  url: https://github.com/hasansezertasan
hard-coders:
  login: hard-coders
  count: 93
  avatarUrl: https://avatars.githubusercontent.com/u/9651103?u=95db33927bbff1ed1c07efddeb97ac2ff33068ed&v=4
  url: https://github.com/hard-coders
alv2017:
  login: alv2017
  count: 88
  avatarUrl: https://avatars.githubusercontent.com/u/31544722?v=4

    when you call `contains(null)` on them!
 *  Fix: Retain binary-compatibility in `okhttp3.internal.HttpHeaders.hasBody()`. Some unscrupulous
    coders call this and we don't want their users to suffer.


## Version 4.0.0

_2019-06-26_

**This release upgrades OkHttp to Kotlin.** We tried our best to make fast and safe to upgrade

FastAPI ist ein modernes, schnelles (hoch performantes) Webframework zur Erstellung von APIs mit Python auf Basis von Standard-Python-Typhinweisen.

Seine Schlüssel-Merkmale sind:

* **Schnell**: Sehr hohe Performanz, auf Augenhöhe mit **NodeJS** und **Go** (dank Starlette und Pydantic). [Eines der schnellsten verfügbaren Python-Frameworks](#performance).
* **Schnell zu entwickeln**: Erhöhen Sie die Geschwindigkeit bei der Entwicklung von Features um etwa 200 % bis 300 %. *