Wenn Sie eine Gruppe von **Cookies** haben, die zusammengehören, können Sie ein **Pydantic-Modell** erstellen, um diese zu deklarieren. 🍪

Damit können Sie das Modell an **mehreren Stellen wiederverwenden** und auch Validierungen und Metadaten für alle Parameter gleichzeitig deklarieren. 😎

/// note | Hinweis

Dies wird seit FastAPI Version `0.115.0` unterstützt. 🤓

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/// tip | Tipp

Wenn Sie eine Gruppe verwandter **Header-Parameter** haben, können Sie ein **Pydantic-Modell** erstellen, um diese zu deklarieren.

Dadurch können Sie das **Modell an mehreren Stellen wiederverwenden** und auch Validierungen und Metadaten für alle Parameter gleichzeitig deklarieren. 😎

/// note | Hinweis

Dies wird seit FastAPI Version `0.115.0` unterstützt. 🤓

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### Was ist ein Prozess { #what-is-a-process }

Das Wort **Prozess** wird normalerweise spezifischer verwendet und bezieht sich nur auf das, was im Betriebssystem ausgeführt wird (wie im letzten Punkt oben):

* Ein bestimmtes Programm, während es auf dem Betriebssystem **ausgeführt** wird.

			return nil, fmt.Errorf("unable to initialize the queue store of Redis `%s`: %w", id, err)
		}
	}

	pool := &redis.Pool{
		MaxIdle:     3,
		IdleTimeout: 2 * 60 * time.Second,
		Dial: func() (redis.Conn, error) {
			conn, err := redis.Dial("tcp", args.Addr.String())
			if err != nil {
				return nil, err
			}

			if args.Password != "" {
				if args.User != "" {

absl::Status SetAttrType(AbstractOperation*, const char* attr_name,
                         DataType value, ForwardOperation*);
absl::Status SetAttrShape(AbstractOperation*, const char* attr_name,
                          const int64_t* dims, const int num_dims,
                          ForwardOperation*);
absl::Status SetAttrFunction(AbstractOperation*, const char* attr_name,
                             const AbstractOperation* value, ForwardOperation*);

  DLManagedTensor* dlm_tensor = &tf_dlm_tensor_ctx->tensor;
  dlm_tensor->manager_ctx = tf_dlm_tensor_ctx;
  dlm_tensor->deleter = &DLManagedTensorDeleter;
  dlm_tensor->dl_tensor.device = tf_dlm_context;
  int ndim = tensor->dims();
  dlm_tensor->dl_tensor.ndim = ndim;
  dlm_tensor->dl_tensor.data = tf_dlm_data;
  dlm_tensor->dl_tensor.dtype = tf_dlm_type;

  std::vector<int64_t>* shape_arr = &tf_dlm_tensor_ctx->shape;

  static char empty;
  int64_t nelems = 1;
  std::vector<int64_t> dims;
  dims.reserve(shape.dims());
  for (int i = 0; i < shape.dims(); ++i) {
    dims.push_back(shape.dim_size(i));
    nelems *= shape.dim_size(i);
  }
  CHECK_EQ(nelems, 0);
  return TF_NewTensor(
      dtype, reinterpret_cast<const int64_t*>(dims.data()), shape.dims(),
      reinterpret_cast<void*>(&empty), 0, [](void*, size_t, void*) {}, nullptr);

Um dies zu erreichen, muss das `:80`-Backend eine Liste von „erlaubten Origins“ haben.

In diesem Fall müsste die Liste `http://localhost:8080` enthalten, damit das `:8080`-Frontend korrekt funktioniert.

## Wildcards { #wildcards }

Das kann insbesondere eine gute Alternative zur Logik in einer Middleware sein.

Wenn Sie beispielsweise den <abbr title="Anfragekörper">Requestbody</abbr> lesen oder manipulieren möchten, bevor er von Ihrer Anwendung verarbeitet wird.

/// danger | Gefahr

Dies ist eine „fortgeschrittene“ Funktion.

Das ist unsere „**Pfadoperation-Funktion**“:

* **Pfad**: ist `/`.
* **Operation**: ist `get`.
* **Funktion**: ist die Funktion direkt unter dem „Dekorator“ (unter `@app.get("/")`).

{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py310.py hl[7] *}

Dies ist eine Python-Funktion.