7. Hier verwendet das `response_model` als Typannotation eine Liste von `Author`-Datenklassen.

    Auch hier können Sie `dataclasses` mit Standard-Typannotationen kombinieren.

8. Beachten Sie, dass diese *Pfadoperation-Funktion* reguläres `def` anstelle von `async def` verwendet.

    Wie immer können Sie in FastAPI `def` und `async def` beliebig kombinieren.

* `@app.get()`
* `@app.post()`
* `@app.put()`
* `@app.delete()`
* usw.

{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial001.py hl[6] *}

/// note | "Hinweis"

Beachten Sie, dass `status_code` ein Parameter der „Dekorator“-Methode ist (`get`, `post`, usw.). Nicht der *Pfadoperation-Funktion*, so wie die anderen Parameter und der Body.

///

## Servermaschine und Serverprogramm

Bei den Benennungen gibt es ein kleines Detail, das Sie beachten sollten. 💡

Das Wort „**Server**“ bezieht sich häufig sowohl auf den entfernten-/Cloud-Computer (die physische oder virtuelle Maschine) als auch auf das Programm, das auf dieser Maschine ausgeführt wird (z. B. Uvicorn).

///

Auf diese Weise kann Ihr Editor Sie auch bei der Bearbeitung von Einträgen aus der Liste unterstützen:

<img src="/img/python-types/image05.png">

Ohne Typen ist das fast unmöglich zu erreichen.

Beachten Sie, dass die Variable `item` eines der Elemente in der Liste `items` ist.

Und trotzdem weiß der Editor, dass es sich um ein `str` handelt, und bietet entsprechende Unterstützung.

#### Tupel und Menge

/// tip | "Tipp"

Bevorzugen Sie die `Annotated`-Version, falls möglich.

///

```Python hl_lines="31"
{!> ../../docs_src/security/tutorial002.py!}
```

////

Beachten Sie, dass wir als Typ von `current_user` das Pydantic-Modell `User` deklarieren.

Das wird uns innerhalb der Funktion bei Codevervollständigung und Typprüfungen helfen.

/// tip | "Tipp"

Sie können tatsächlich die gleiche Technik mit einer HTTP `PUT` Operation verwenden.

Aber dieses Beispiel verwendet `PATCH`, da dieses für solche Anwendungsfälle geschaffen wurde.

///

/// note | "Hinweis"

Beachten Sie, dass das hereinkommende Modell immer noch validiert wird.

Aus **Sicht des Entwicklers** sollten Sie beim Nachdenken über HTTPS Folgendes beachten:

* Für HTTPS muss **der Server** über von einem **Dritten** generierte **„Zertifikate“** verfügen.
    * Diese Zertifikate werden tatsächlich vom Dritten **erworben** und nicht „generiert“.

Erstellen Sie Metadaten für Ihre Tags und übergeben Sie sie an den Parameter `openapi_tags`:

```Python hl_lines="3-16  18"
{!../../docs_src/metadata/tutorial004.py!}
```

Beachten Sie, dass Sie Markdown in den Beschreibungen verwenden können. Beispielsweise wird „login“ in Fettschrift (**login**) und „fancy“ in Kursivschrift (_fancy_) angezeigt.

/// tip | "Tipp"

In diesem Fall handhabt jedoch dieselbe **FastAPI**-Anwendung sowohl die API als auch die Authentifizierung.

Betrachten wir es also aus dieser vereinfachten Sicht:

* Der Benutzer gibt den `username` und das `password` im Frontend ein und drückt `Enter`.

////

**FastAPI** ruft die Klasse `CommonQueryParams` auf. Dadurch wird eine „Instanz“ dieser Klasse erstellt und die Instanz wird als Parameter `commons` an Ihre Funktion überreicht.

## Typannotation vs. `Depends`

Beachten Sie, wie wir `CommonQueryParams` im obigen Code zweimal schreiben:

//// tab | Python 3.8+

```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)]
```

////