Beachten Sie, dass der `images`-Schlüssel jetzt eine Liste von Bild-Objekten hat.

///

## Tief verschachtelte Modelle { #deeply-nested-models }

Sie können beliebig tief verschachtelte Modelle definieren:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial007_py310.py hl[7,12,18,21,25] *}

/// info | Info

Beachten Sie, wie `Offer` eine Liste von `Item`s hat, die ihrerseits eine optionale Liste von `Image`s haben.

///

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/separate-openapi-schemas/image02.png">
</div>

Das bedeutet, dass es **immer einen Wert** hat, der Wert kann jedoch manchmal `None` sein (oder `null` in JSON).

## Offizieller Leitfaden { #official-guide }

Pydantic hat einen offiziellen [Migrationsleitfaden](https://docs.pydantic.dev/latest/migration/) von v1 zu v2.

Er enthält auch, was sich geändert hat, wie Validierungen nun korrekter und strikter sind, mögliche Stolpersteine, usw.

Sie können ihn lesen, um besser zu verstehen, was sich geändert hat.

## Tests { #tests }

Sie können normale FastAPI-*Pfadoperationen* mit GraphQL in derselben Anwendung kombinieren.

/// tip | Tipp

**GraphQL** löst einige sehr spezifische Anwendungsfälle.

Es hat **Vorteile** und **Nachteile** im Vergleich zu gängigen **Web-APIs**.

Stellen Sie sicher, dass Sie prüfen, ob die **Vorteile** für Ihren Anwendungsfall die **Nachteile** ausgleichen. 🤓

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In einigen speziellen Anwendungsfällen (wahrscheinlich nicht sehr häufig) möchten Sie möglicherweise die Cookies, die Sie empfangen möchten, **einschränken**.

Ihre API hat jetzt die Macht, ihre eigene <dfn title="Das ist ein Scherz, nur für den Fall. Es hat nichts mit Cookie-Einwilligungen zu tun, aber es ist witzig, dass selbst die API jetzt die armen Cookies ablehnen kann. Haben Sie einen Keks. 🍪">Cookie-Einwilligung</dfn> zu kontrollieren. 🤪🍪

/// note | Technische Details

Ein `Request` hat ein `request.scope`-Attribut, welches einfach ein Python-<abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">`dict`</abbr> ist, welches die mit dem Request verbundenen Metadaten enthält.

{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial001_an_py310.py hl[18:20] *}

/// note | Hinweis

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",

Definieren Sie einen Datei-Parameter mit dem Typ `UploadFile`:

{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py310.py hl[14] *}

`UploadFile` zu verwenden, hat mehrere Vorzüge gegenüber `bytes`:

* Sie müssen `File()` nicht als Parameter-Defaultwert verwenden.
* Es wird eine <abbr title="warteschlangenartig">„gespoolte“</abbr> Datei verwendet:

Zum Beispiel könnten Sie deklarieren, dass etwas ein `str` oder `None` sein könnte:

```python
from typing import Union


def say_hi(name: Union[str, None]):
        print(f"Hi {name}!")
```

`typing` hat außerdem eine Abkürzung, um zu deklarieren, dass etwas `None` sein könnte, mit `Optional`.

Hier ist ein Tipp aus meiner sehr **subjektiven** Perspektive:

* 🚨 Vermeiden Sie die Verwendung von `Optional[SomeType]`

Dann können Sie `Field` mit Modellattributen deklarieren:

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[11:14] *}

`Field` funktioniert genauso wie `Query`, `Path` und `Body`, es hat die gleichen Parameter, usw.

/// note | Technische Details