* `value`: Dies ist das tatsächlich angezeigte Beispiel, z. B. ein `dict`.
* `externalValue`: Alternative zu `value`, eine URL, die auf das Beispiel verweist. Allerdings wird dies möglicherweise nicht von so vielen Tools unterstützt wie `value`.

Sie können es so verwenden:

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="23-49"
{!> ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial005_an_py310.py!}
```

////

Nó không có nghĩa "`one_person`" là một **lớp** gọi là `Person`.

## Pydantic models

<a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a> là một thư viện Python để validate dữ liệu hiệu năng cao.

Bạn có thể khai báo "hình dạng" của dữa liệu như là các lớp với các thuộc tính.

Và mỗi thuộc tính có một kiểu dữ liệu.

Das ist besonders nützlich, wenn Sie es in einer **großen Codebasis** verwenden, in der Sie in **vielen *Pfadoperationen*** immer wieder **dieselben Abhängigkeiten** verwenden.

## `async` oder nicht `async`

labels.carLicense	=	Immatriculation de la voiture
labels.user_mobile	=	Mobile
labels.mobile	=	Mobile
labels.user_postalAddress	=	Adresse postale
labels.postalAddress	=	Adresse postale
labels.user_city	=	Ville
labels.city	=	Ville
labels.user_teletexTerminalIdentifier	=	Identificateur de terminal télétex
labels.teletexTerminalIdentifier	=	Identificateur de terminal télétex
labels.user_x121Address	=	Adresse X121

* `tags: List[str] = []` hat eine leere Liste als Defaultwert: `[]`.

Aber Sie möchten diese vielleicht vom Resultat ausschließen, wenn Sie gar nicht gesetzt wurden.

Wenn Sie zum Beispiel Modelle mit vielen optionalen Attributen in einer NoSQL-Datenbank haben, und Sie möchten nicht ellenlange JSON-Responses voller Defaultwerte senden.

### Den `response_model_exclude_unset`-Parameter verwenden

Auf diese Weise können Sie in vielen Fällen etwas über Container und Docker lernen und dieses Wissen mit vielen verschiedenen Tools und Komponenten wiederverwenden.

### Parallel Hamburgerler

Şimdi bunların "Eşzamanlı Hamburger" değil, "Paralel Hamburger" olduğunu düşünelim.

Hamburger 🍔 almak için 😍 aşkınla Paralel fast food'a gidiyorsun.

Birden fazla kasiyer varken (varsayalım 8) sıraya girdiniz👩‍🍳👨‍🍳👩‍🍳👨‍🍳👩‍🍳👨‍🍳👩‍🍳👨‍🍳 ve sıranız gelene kadar bekliyorsunuz.

* **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.

### Nebenläufigkeit + Parallelität: Web + maschinelles Lernen

///

/// check

Die Parameter `prefix`, `tags`, `responses` und `dependencies` sind (wie in vielen anderen Fällen) nur ein Feature von **FastAPI**, um Ihnen dabei zu helfen, Codeverdoppelung zu vermeiden.

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### Die Abhängigkeiten importieren

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## Type Hints met Metadata Annotaties