////

//// tab | Info

Dies ist eine nicht vollständige und nicht normative Liste von (meist) technischen Begriffen, die in der Dokumentation vorkommen. Sie kann dem Promptdesigner helfen herauszufinden, bei welchen Begriffen das LLM Unterstützung braucht. Zum Beispiel, wenn es eine gute Übersetzung immer wieder auf eine suboptimale Übersetzung zurücksetzt. Oder wenn es Probleme hat, einen Begriff in Ihrer Sprache zu konjugieren/deklinieren.

* keinen `Content-Type`-Header haben (z. B. mit `fetch()` und einem `Blob`-Body)
* und keine Authentifizierungsdaten senden.

Diese Art von Angriff ist vor allem relevant, wenn:

* die Anwendung lokal läuft (z. B. auf `localhost`) oder in einem internen Netzwerk

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.

## `Union` oder `anyOf` { #union-or-anyof }

Sie können deklarieren, dass eine <abbr title="Response – Antwort: Daten, die der Server zum anfragenden Client zurücksendet">Response</abbr> eine <abbr title="Union – Verbund, Einheit, Vereinigung: Eines von Mehreren">`Union`</abbr> mehrerer Typen ist, das bedeutet, dass die Response einer von ihnen ist.

Dies wird in OpenAPI mit `anyOf` definiert.

{* ../../docs_src/websockets_/tutorial002_an_py310.py hl[68:69,82] *}

/// info | Info

Da es sich um einen WebSocket handelt, macht es keinen Sinn, eine `HTTPException` auszulösen, stattdessen lösen wir eine `WebSocketException` aus.

Sie können einen „Closing“-Code verwenden, aus den [gültigen Codes, die in der Spezifikation definiert sind](https://tools.ietf.org/html/rfc6455#section-7.4.1).

///

* **Deep Learning**: Dies ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, daher gilt das Gleiche. Es ist nur so, dass es nicht eine einzige Tabelle mit Zahlen zum Multiplizieren gibt, sondern eine riesige Menge davon, und in vielen Fällen verwendet man einen speziellen Prozessor, um diese Modelle zu erstellen und / oder zu verwenden....

Es kann jedoch Fälle geben, in denen Sie Parameter für eine Abhängigkeit festlegen möchten, ohne viele verschiedene Funktionen oder Klassen zu deklarieren.

Stellen wir uns vor, wir möchten eine Abhängigkeit haben, die prüft, ob ein Query-Parameter `q` einen vordefinierten Inhalt hat.

Aber wir wollen diesen vordefinierten Inhalt per Parameter festlegen können.

## Eine „aufrufbare“ Instanz { #a-callable-instance }

* E-Mail-Benachrichtigungen, die nach dem Ausführen einer Aktion gesendet werden:
    * Da die Verbindung zu einem E-Mail-Server und das Senden einer E-Mail in der Regel „langsam“ ist (einige Sekunden), können Sie die Response sofort zurücksenden und die E-Mail-Benachrichtigung im Hintergrund senden.
* Daten verarbeiten:

Definieren Sie einen Datei-Parameter mit dem Typ `UploadFile`:

{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py310.py hl[14] *}

`UploadFile` zu verwenden, hat mehrere Vorzüge gegenüber `bytes`:

* Sie müssen `File()` nicht als Parameter-Defaultwert verwenden.
* Es wird eine <abbr title="warteschlangenartig">„gespoolte“</abbr> Datei verwendet:

Jedes spezifische Beispiel-`dict` in den `examples` kann Folgendes enthalten:

* `summary`: Kurze Beschreibung für das Beispiel.
* `description`: Eine lange Beschreibung, die Markdown-Text enthalten kann.
* `value`: Dies ist das tatsächlich angezeigte Beispiel, z. B. ein `dict`.