Das ist, wie es sein sollte, denn wenn Sie einen Pydantic-`ValidationError` in Ihrer *Response* oder irgendwo sonst in ihrem Code haben (es sei denn, im *Request* des Clients), ist das tatsächlich ein Bug in ihrem Code.

Und während Sie den Fehler beheben, sollten ihre Clients/Benutzer keinen Zugriff auf interne Informationen über den Fehler haben, da das eine Sicherheitslücke aufdecken könnte.

### den `HTTPException`-Handler überschreiben

Stellen aufrufen**, und es wird **wie erwartet funktionieren**. Wenn es einen **erforderlichen** Parameter gibt (ohne Defaultwert), und Sie führen die Funktion ohne den benötigten Parameter aus, dann wird Ihr **Editor** Sie das mit einem Fehler wissen lassen, und **Python** wird sich auch beschweren.

Wenn Sie aber nicht `Annotated` benutzen und stattdessen die **(alte) Variante mit einem Defaultwert**, dann müssen Sie, wenn Sie die Funktion ohne FastAPI an **anderen Stellen** aufrufen,...

Wenn Sie dann an der Reihe sind, erledigen Sie tatsächliche „produktive“ Arbeit, Sie gehen das Menü durch, entscheiden sich, was Sie möchten, bekunden Ihre und die Wahl Ihres Schwarms, bezahlen, prüfen, ob Sie die richtige Menge Geld oder die richtige Karte geben, prüfen, ob die Rechnung korrekt ist, prüfen, dass die Bestellung die richtigen Artikel enthält, usw.

Wir werden demnächst auch die eigentliche Pfadoperation erstellen.

!!! info

    ```

### Einen TypeScript-Client mit benutzerdefinierten Operation-IDs generieren

Wenn Sie nun den Client erneut generieren, werden Sie feststellen, dass er über die verbesserten Methodennamen verfügt:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image07.png">

Wie Sie sehen, haben die Methodennamen jetzt den Tag und dann den Funktionsnamen, aber keine Informationen aus dem URL-Pfad und der HTTP-Operation.

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Nachdem wir nun den Unterschied zwischen den Begriffen **Prozess** und **Programm** kennen, sprechen wir weiter über das Deployment.

## Beim Hochfahren ausführen

    ```

!!! info
    Beachten Sie, wie `Offer` eine Liste von `Item`s hat, von denen jedes seinerseits eine optionale Liste von `Image`s hat.

## Bodys aus reinen Listen

Wenn Sie möchten, dass das äußerste Element des JSON-Bodys ein JSON-`array` (eine Python-`list`e) ist, können Sie den Typ im Funktionsparameter deklarieren, mit der gleichen Syntax wie in Pydantic-Modellen:

```Python
images: List[Image]

    * Das ist einer der Gründe, warum es sehr nützlich ist, wenn derselbe TLS-Terminierungsproxy auch den Zertifikats-Erneuerungsprozess übernimmt.

```Python hl_lines="7"
{!../../../docs_src/first_steps/tutorial003.py!}
```

!!! note "Hinweis"
    Wenn Sie den Unterschied nicht kennen, lesen Sie [Async: *„In Eile?“*](../async.md#in-eile){.internal-link target=_blank}.

### Schritt 5: den Inhalt zurückgeben

```Python hl_lines="8"
{!../../../docs_src/first_steps/tutorial001.py!}
```

Aber Sie möchten diese vielleicht vom Resultat ausschließen, wenn Sie gar nicht gesetzt wurden.

Wenn Sie zum Beispiel Modelle mit vielen optionalen Attributen in einer NoSQL-Datenbank haben, und Sie möchten nicht ellenlange JSON-Responses voller Defaultwerte senden.

### Den `response_model_exclude_unset`-Parameter verwenden

Sie können den *Pfadoperation-Dekorator*-Parameter `response_model_exclude_unset=True` setzen: