* Konvertieren Sie das kopierte Modell zu etwas, das in Ihrer Datenbank gespeichert werden kann (indem Sie beispielsweise `jsonable_encoder` verwenden).
    * Das ist vergleichbar dazu, die `.model_dump()`-Methode des Modells erneut aufzurufen, aber es wird sicherstellen, dass die Werte zu Daten konvertiert werden, die ihrerseits zu JSON konvertiert werden können, zum Beispiel `datetime` zu `str`.
* Speichern Sie die Daten in Ihrer Datenbank.

Und diese beiden Dinge, `scope` und `receive`, werden benötigt, um eine neue `Request`-Instanz zu erstellen.

Um mehr über den `Request` zu erfahren, schauen Sie sich <a href="https://www.starlette.dev/requests/" class="external-link" target="_blank">Starlettes Dokumentation zu Requests</a> an.

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Dann habe ich zu dessen Code beigetragen, um es vollständig mit JSON Schema kompatibel zu machen, und so verschiedene Möglichkeiten zum Definieren von einschränkenden Deklarationen (Constraints) zu unterstützen, und die Editorunterstützung (Typprüfungen, Codevervollständigung) zu verbessern, basierend auf den Tests in mehreren Editoren.

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### Eine *Pfadoperation* erstellen, um es zu testen { #create-a-path-operation-to-test-it }

Um nun testen zu können, ob alles funktioniert, erstellen Sie eine *Pfadoperation*:

{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial001_py39.py hl[36:38] *}

### Es testen { #test-it }

Dasselbe Beispiel würde dann so aussehen:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial004_an_py310.py hl[19] *}

... und **FastAPI** wird wissen, was zu tun ist.

/// tip | Tipp

Wenn Sie das eher verwirrt, als Ihnen zu helfen, ignorieren Sie es, Sie *brauchen* es nicht.

Bei einer **Web-API** bedeutet das normalerweise, diese auf einem **entfernten Rechner** zu platzieren, mit einem **Serverprogramm**, welches gute Leistung, Stabilität, usw. bietet, damit Ihre **Benutzer** auf die Anwendung effizient und ohne Unterbrechungen oder Probleme **zugreifen** können.

}
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## Zusammenfassung { #recap }

Sie können mehrere Body-Parameter zu Ihrer *Pfadoperation-Funktion* hinzufügen, obwohl ein Request nur einen einzigen Body enthalten kann.

Aber **FastAPI** wird sich darum kümmern, Ihnen korrekte Daten in Ihrer Funktion zu überreichen, und das korrekte Schema in der *Pfadoperation* zu validieren und zu dokumentieren.

OpenID Connect ist eine weitere Spezifikation, die auf **OAuth2** basiert.

Sie erweitert lediglich OAuth2, indem sie einige Dinge spezifiziert, die in OAuth2 relativ mehrdeutig sind, um zu versuchen, es interoperabler zu machen.

Beispielsweise verwendet der Google Login OpenID Connect (welches seinerseits OAuth2 verwendet).

Aber der Facebook Login unterstützt OpenID Connect nicht. Es hat seine eigene Variante von OAuth2.

Sie könnten sich beispielsweise dafür entscheiden, den <abbr title="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Request</abbr> mit Ihrem eigenen Code zu lesen und zu validieren, ohne die automatischen Funktionen von FastAPI mit Pydantic zu verwenden, aber Sie könnten den Request trotzdem im OpenAPI-Schema definieren wollen.

Das könnte man mit `openapi_extra` machen:

Sie können die Modellkonfiguration von Pydantic verwenden, um `extra` Felder zu verbieten (`forbid`):

{* ../../docs_src/cookie_param_models/tutorial002_an_py310.py hl[10] *}