Aber standardmäßig **„funktioniert einfach alles“**.

### Validierung

* Validierung für die meisten (oder alle?) Python-**Datentypen**, hierzu gehören:
    * JSON Objekte (`dict`).
    * JSON Listen (`list`), die den Typ ihrer Elemente definieren.
    * Strings (`str`) mit definierter minimaler und maximaler Länge.

Sie können für Typ Deklarationen auch `str`, `float`, `bool` und viele andere komplexe Datentypen verwenden.

Mehrere davon werden wir in den nächsten Kapiteln erkunden.

## Die Reihenfolge ist wichtig

Wenn Sie *Pfadoperationen* erstellen, haben Sie manchmal einen fixen Pfad.

Sie können dieselben Validierungs-Funktionen und -Tools verwenden, die Sie für Pydantic-Modelle verwenden, z. B. verschiedene Datentypen und zusätzliche Validierungen mit `Field()`.

//// tab | Pydantic v2

{* ../../docs_src/settings/tutorial001.py hl[2,5:8,11] *}

////

//// tab | Pydantic v1

/// info

#### Daten-„Schema“

Der Begriff „Schema“ kann sich auch auf die Form von Daten beziehen, wie z. B. einen JSON-Inhalt.

In diesem Fall sind die JSON-Attribute und deren Datentypen, usw. gemeint.

#### OpenAPI und JSON Schema

/// check | Inspirierte **FastAPI**

Code zu verwenden, um „Schemas“ zu definieren, welche Datentypen und Validierung automatisch bereitstellen.

///

### <a href="https://webargs.readthedocs.io/en/latest/" class="external-link" target="_blank">Webargs</a>