Selbst für Dinge in Listen:

<img src="/img/tutorial/body-nested-models/image01.png">

Sie würden diese Editor-Unterstützung nicht erhalten, wenn Sie direkt mit `dict`, statt mit Pydantic-Modellen arbeiten würden.

Aber Sie müssen sich auch nicht weiter um die Modelle kümmern, hereinkommende Dicts werden automatisch in sie konvertiert. Und was Sie zurückgeben, wird automatisch nach JSON konvertiert.

## Bodys mit beliebigen `dict`s

* Dokumentation der Daten, usw.

Das funktioniert genauso wie mit Pydantic-Modellen. Und tatsächlich wird es unter der Haube mittels Pydantic auf die gleiche Weise bewerkstelligt.

/// info

Bedenken Sie, dass Datenklassen nicht alles können, was Pydantic-Modelle können.

Daher müssen Sie möglicherweise weiterhin Pydantic-Modelle verwenden.

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### Pydantics `exclude_unset`-Parameter verwenden

Wenn Sie Teil-Aktualisierungen entgegennehmen, ist der `exclude_unset`-Parameter in der `.model_dump()`-Methode von Pydantic-Modellen sehr nützlich.

Wie in `item.model_dump(exclude_unset=True)`.

/// info

In Pydantic v1 hieß diese Methode `.dict()`, in Pydantic v2 wurde sie deprecated (aber immer noch unterstützt) und in `.model_dump()` umbenannt.

Falls Ihnen das nichts sagt, in den [Sicherheits-Kapiteln](security/simple-oauth2.md#passwort-hashing){.internal-link target=_blank} werden Sie lernen, was ein „Passwort-Hash“ ist.

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## Mehrere Modelle

Hier der generelle Weg, wie die Modelle mit ihren Passwort-Feldern aussehen könnten, und an welchen Orten sie verwendet werden würden.

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial001_py310.py hl[7,9,14,20,22,27:28,31:33,38:39] *}

/// info

Das definiert die Metadaten der Haupt-Response einer *Pfadoperation*.

Sie können auch zusätzliche Responses mit deren Modellen, Statuscodes usw. deklarieren.

Es gibt hier in der Dokumentation ein ganzes Kapitel darüber, Sie können es unter [Zusätzliche Responses in OpenAPI](additional-responses.md){.internal-link target=_blank} lesen.

## OpenAPI-Extra

# Body – Felder

So wie Sie zusätzliche Validation und Metadaten in Parametern der **Pfadoperation-Funktion** mittels `Query`, `Path` und `Body` deklarieren, können Sie auch innerhalb von Pydantic-Modellen zusätzliche Validation und Metadaten deklarieren, mittels Pydantics `Field`.

## `Field` importieren

Importieren Sie es zuerst:

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[4] *}

/// warning | Achtung

/// tip | Tipp

`JSONResponse` selbst ist eine Unterklasse von `Response`.

///

Und wenn Sie eine `Response` zurückgeben, wird **FastAPI** diese direkt weiterleiten.

Es wird keine Datenkonvertierung mit Pydantic-Modellen durchführen, es wird den Inhalt nicht in irgendeinen Typ konvertieren, usw.

Dadurch haben Sie viel Flexibilität. Sie können jeden Datentyp zurückgeben, jede Datendeklaration oder -validierung überschreiben, usw.

///

## Andere Modelle

Sie können jetzt den aktuellen Benutzer direkt in den *Pfadoperation-Funktionen* abrufen und die Sicherheitsmechanismen auf **Dependency Injection** Ebene handhaben, mittels `Depends`.

Und Sie können alle Modelle und Daten für die Sicherheitsanforderungen verwenden (in diesem Fall ein Pydantic-Modell `User`).

Beginnen wir mit einem Beispiel-**Anwendungsfall** und schauen uns dann an, wie wir ihn mit dieser Methode implementieren können.

Stellen wir uns vor, Sie verfügen über einige **Modelle für maschinelles Lernen**, die Sie zur Bearbeitung von Requests verwenden möchten. 🤖

Die gleichen Modelle werden von den Requests gemeinsam genutzt, es handelt sich also nicht um ein Modell pro Request, pro Benutzer, oder ähnliches.

Um einen **Request**body zu deklarieren, verwenden Sie <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a>-Modelle mit allen deren Fähigkeiten und Vorzügen.

/// info

Um Daten zu versenden, sollten Sie eines von: `POST` (meistverwendet), `PUT`, `DELETE` oder `PATCH` verwenden.