Um alle Optionen kennenzulernen, die Sie haben, schauen Sie sich <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/" class="external-link" target="_blank">Pydantics Typübersicht</a> an. Sie werden einige Beispiele im nächsten Kapitel kennenlernen.

Zum Beispiel, da wir im `Image`-Modell ein Feld `url` haben, können wir deklarieren, dass das eine Instanz von Pydantics `HttpUrl` sein soll, anstelle eines `str`:

* Sie können alle gültigen Pydantic-Datentypen hier überprüfen: <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/usage/types/types/" class="external-link" target="_blank">Pydantic-Datentypen</a>.

## Beispiel { #example }

Hier ist ein Beispiel für eine *Pfadoperation* mit Parametern, die einige der oben genannten Typen verwenden.

{* ../../docs_src/extra_data_types/tutorial001_an_py310.py hl[1,3,12:16] *}

Zum Beispiel sind in der URL:

```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10
```

... die Query-Parameter:

* `skip`: mit dem Wert `0`
* `limit`: mit dem Wert `10`

Da sie Teil der URL sind, sind sie „naturgemäß“ Strings.

Aber wenn Sie sie mit Python-Typen deklarieren (im obigen Beispiel als `int`), werden sie zu diesem Typ konvertiert und gegen diesen validiert.

Wenn Sie Ihre API sichern möchten, gibt es mehrere bessere Dinge, die Sie tun können, zum Beispiel:

# Klassen als Abhängigkeiten { #classes-as-dependencies }

Bevor wir tiefer in das **Dependency Injection** System eintauchen, lassen Sie uns das vorherige Beispiel verbessern.

## Ein `dict` aus dem vorherigen Beispiel { #a-dict-from-the-previous-example }

Zum Beispiel, wenn Sie es in einer Datenbank speichern möchten.

Dafür bietet **FastAPI** eine Funktion `jsonable_encoder()`.

## `jsonable_encoder` verwenden { #using-the-jsonable-encoder }

Stellen wir uns vor, Sie haben eine Datenbank `fake_db`, die nur JSON-kompatible Daten entgegennimmt.

Sie akzeptiert zum Beispiel keine `datetime`-Objekte, da die nicht kompatibel mit JSON sind.

### Eine benutzerdefinierte `GzipRequest`-Klasse erstellen { #create-a-custom-gziprequest-class }

/// tip | Tipp

Dies ist nur ein einfaches Beispiel, um zu demonstrieren, wie es funktioniert. Wenn Sie Gzip-Unterstützung benötigen, können Sie die bereitgestellte [`GzipMiddleware`](../advanced/middleware.md#gzipmiddleware){.internal-link target=_blank} verwenden.

///

Beachten Sie, dass in diesem Fall das `item`, welches vom Body genommen wird, optional ist. Da es `None` als Defaultwert hat.

///

## Mehrere Body-Parameter { #multiple-body-parameters }

Im vorherigen Beispiel erwarteten die *Pfadoperationen* einen JSON-Body mit den Attributen eines `Item`s, etwa:

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "description": "The pretender",
    "price": 42.0,
    "tax": 3.2
}
```

* Speichern Sie die Daten in Ihrer Datenbank.
* Geben Sie das aktualisierte Modell zurück.

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[28:35] *}

/// 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.

Dazu verwenden Sie `app.add_middleware()` (wie schon im Beispiel für CORS gesehen).

```Python
from fastapi import FastAPI
from unicorn import UnicornMiddleware

app = FastAPI()

app.add_middleware(UnicornMiddleware, some_config="rainbow")
```