... dann ist das Feld `description` **nicht erforderlich**. Weil es den Defaultwert `None` hat.

### Eingabemodell in der Dokumentation { #input-model-in-docs }

Sie können überprüfen, dass das Feld `description` in der Dokumentation kein **rotes Sternchen** enthält, es ist nicht als erforderlich markiert:

<div class="screenshot">

### Rückgabewerte { #return-values }

Und sie können Werte zurückgeben oder nicht, die Werte werden nicht verwendet.

Sie können also eine normale Abhängigkeit (die einen Wert zurückgibt), die Sie bereits an anderer Stelle verwenden, wiederverwenden, und auch wenn der Wert nicht verwendet wird, wird die Abhängigkeit ausgeführt:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[11,16] *}

### Keine Annotation { #no-annotation }

Sie müssen den Rückgabetyp für das Streamen von Binärdaten nicht wirklich annotieren.

Da FastAPI die Daten nicht mit Pydantic in JSON umzuwandeln oder sie anderweitig zu serialisieren versucht, ist die Typannotation hier nur für Ihren Editor und Tools relevant, sie wird von FastAPI nicht verwendet.

{* ../../docs_src/stream_data/tutorial001_py310.py ln[32:35] hl[33] *}

Und wir wissen, dass Editoren nicht viel Unterstützung (wie etwa Code-Vervollständigung) für `dict`s bieten können, weil sie ihre Schlüssel- und Werttypen nicht kennen.

Das können wir besser machen ...

## Was macht eine Abhängigkeit aus { #what-makes-a-dependency }

Bisher haben Sie Abhängigkeiten gesehen, die als Funktionen deklariert wurden.

    print(f"Hey {name}!")
```

Der Parameter `name` ist als `Optional[str]` definiert, aber er ist **nicht optional**, Sie können die Funktion nicht ohne den Parameter aufrufen:

```Python
say_hi()  # Oh nein, das löst einen Fehler aus! 😱
```

Der Parameter `name` ist **weiterhin erforderlich** (nicht *optional*), weil er keinen Defaultwert hat. Dennoch akzeptiert `name` den Wert `None`:

```Python

/// tip | Tipp

Das ist wahrscheinlich nicht so wichtig oder notwendig, wenn Sie `Annotated` verwenden.

///

Hier ist ein **kleiner Trick**, der nützlich sein kann, obwohl Sie ihn nicht oft benötigen werden.

Wenn Sie:

* den `q`-Query-Parameter sowohl ohne `Query` als auch ohne Defaultwert deklarieren
* den Pfad-Parameter `item_id` mit `Path` deklarieren
* sie in einer anderen Reihenfolge haben
* nicht `Annotated` verwenden

Und Sie könnten dies auch tun, wenn der Datentyp im Request nicht JSON ist.

In der folgenden Anwendung verwenden wir beispielsweise weder FastAPIs integrierte Funktionalität zum Extrahieren des JSON-Schemas aus Pydantic-Modellen noch die automatische Validierung für JSON. Tatsächlich deklarieren wir den Request-Content-Type als YAML und nicht als JSON:

is,function(a){!function(a,b){"use strict";a.formUtils.registerLoadedModule("lang/de"),a(b).bind("validatorsLoaded",function(){a.formUtils.LANG={errorTitle:"Ihre Anfrage konnte nicht gesendet werden!",requiredField:"Dies ist ein Pflichtfeld",requiredFields:"Sie haben nicht alle Fragen beantwortet",badTime:"Sie haben nicht die korrekte Zeit eingegeben",badEmail:"Sie haben keine gültige E-Mail-Adresse eingegeben",badTelephone:"Sie haben keine richtige Telefonnummer eingetragen",badSecurityAnswer:"Sie...

## Vorbehalt { #caveat }

Wenn Sie umfangreiche Hintergrundberechnungen durchführen müssen und diese nicht unbedingt vom selben Prozess ausgeführt werden müssen (z. B. müssen Sie Speicher, Variablen, usw. nicht gemeinsam nutzen), könnte die Verwendung anderer größerer Tools wie z. B. [Celery](https://docs.celeryq.dev) von Vorteil sein.

Angenommen, Sie möchten eine *Pfadoperation* haben, die das Aktualisieren von Artikeln ermöglicht und bei Erfolg den HTTP-Statuscode 200 „OK“ zurückgibt.

Sie möchten aber auch, dass sie neue Artikel akzeptiert. Und wenn die Artikel vorher nicht vorhanden waren, werden diese Artikel erstellt und der HTTP-Statuscode 201 „Created“ zurückgegeben.