### Einen TypeScript-Client mit der modifizierten OpenAPI generieren

Da das Endergebnis nun in einer Datei `openapi.json` vorliegt, würden Sie die `package.json` ändern, um diese lokale Datei zu verwenden, zum Beispiel:

```JSON  hl_lines="7"
{
  "name": "frontend-app",
  "version": "1.0.0",
  "description": "",
  "main": "index.js",
  "scripts": {

* Daten verarbeiten:
    * Angenommen, Sie erhalten eine Datei, die einen langsamen Prozess durchlaufen muss. Sie können als Response „Accepted“ (HTTP 202) zurückgeben und die Datei im Hintergrund verarbeiten.

## `BackgroundTasks` verwenden

// along with this program.  If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.

// Package fips provides functionality to configure cryptographic
// implementations compliant with FIPS 140.
//
// FIPS 140 [1] is a US standard for data processing that specifies
// requirements for cryptographic modules. Software that is "FIPS 140
// compliant" must use approved cryptographic primitives only and that
// are implemented by a FIPS 140 certified cryptographic module.

Während der Zeit, die „Langsam-Datei“ 📝 benötigt, kann das System also andere Aufgaben erledigen.

    * Code-Vervollständigung.
    * Typprüfungen.
* Validierung von Daten:
    * Automatische und eindeutige Fehler, wenn die Daten ungültig sind.
    * Validierung auch für tief verschachtelte JSON-Objekte.
* <abbr title="auch bekannt als: Serialisierung, Parsen, Marshalling">Konvertierung</abbr> von Eingabedaten: Aus dem Netzwerk kommend, zu Python-Daten und -Typen. Lesen von:
    * JSON.
    * Pfad-Parametern.

  - The GA `PodPriority` feature gate is now on by default and cannot be disabled. The feature gate will be removed in v1.18. ([#79262](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/79262), [@draveness](https://github.com/draveness))

```Python hl_lines="1  14"
{!> ../../docs_src/body_nested_models/tutorial003.py!}
```

////

With this, even if you receive a request with duplicate data, it will be converted to a set of unique items.

And whenever you output that data, even if the source had duplicates, it will be output as a set of unique items.

And it will be annotated / documented accordingly too.

## Nested Models

rgba(0,123,255,.25)}.custom-file-input:disabled~.custom-file-label,.custom-file-input[disabled]~.custom-file-label{background-color:#e9ecef}.custom-file-input:lang(en)~.custom-file-label::after{content:"Browse"}.custom-file-input~.custom-file-label[data-browse]::after{content:attr(data-browse)}.custom-file-label{position:absolute;top:0;right:0;left:0;z-index:1;height:calc(1.5em + .75rem + 2px);padding:.375rem .75rem;overflow:hidden;font-weight:400;line-height:1.5;color:#495057;background-color:#fff;border:1px solid...

```
.
├── app
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
│   └── test_main.py
```

Die Datei `main.py` hätte als Inhalt:

```Python
{!../../docs_src/async_tests/main.py!}
```

Die Datei `test_main.py` hätte die Tests für `main.py`, das könnte jetzt so aussehen:

```Python
{!../../docs_src/async_tests/test_main.py!}
```

## Es ausführen

Stellen wir uns vor, dass das Laden des Modells **eine ganze Weile dauern** kann, da viele **Daten von der Festplatte** gelesen werden müssen. Sie möchten das also nicht für jeden Request tun.