{!../../../docs_src/path_params/tutorial005.py!}
```

In Ihrem Client erhalten Sie eine JSON-Response, wie etwa:

```JSON
{
  "model_name": "alexnet",
  "message": "Deep Learning FTW!"
}
```

## Pfad Parameter die Pfade enthalten

Angenommen, Sie haben eine *Pfadoperation* mit einem Pfad `/files/{file_path}`.

Aber `file_path` soll selbst einen *Pfad* enthalten, etwa `home/johndoe/myfile.txt`.

Jedes spezifische Beispiel-`dict` in den `examples` kann Folgendes enthalten:

* `summary`: Kurze Beschreibung für das Beispiel.
* `description`: Eine lange Beschreibung, die Markdown-Text enthalten kann.
* `value`: Dies ist das tatsächlich angezeigte Beispiel, z. B. ein `dict`.

Es wird immer die Sicherheits-Scopes enthalten, die in den aktuellen `Security`-Abhängigkeiten deklariert sind und in allen Abhängigkeiten für **diese spezifische** *Pfadoperation* und **diesen spezifischen** Abhängigkeitsbaum.

    ```

=== "Python 3.8+"

    ```Python hl_lines="9-13  15-16  20"
    {!> ../../../docs_src/response_model/tutorial003_01.py!}
    ```

Damit erhalten wir Tool-Unterstützung, vom Editor und mypy, da dieser Code hinsichtlich der Typen korrekt ist, aber wir erhalten auch die Datenfilterung von FastAPI.

Wie funktioniert das? Schauen wir uns das mal an. 🤓

### Typannotationen und Tooling

Die gesamte Dokumentation befindet sich im Markdown-Format im Verzeichnis `./docs/en/`.

Viele der Tutorials enthalten Codeblöcke.

In den meisten Fällen handelt es sich bei diesen Codeblöcken um vollständige Anwendungen, die unverändert ausgeführt werden können.

@router.get("/{item_id}")
async def read_item(item_id: str):
    ...
```

... darf das Präfix kein abschließendes `/` enthalten.

Das Präfix lautet in diesem Fall also `/items`.

Wir können auch eine Liste von `tags` und zusätzliche `responses` hinzufügen, die auf alle in diesem Router enthaltenen *Pfadoperationen* angewendet werden.

    Aber Pydantic hat automatische Datenkonvertierung.

    Das bedeutet, dass Ihre API-Clients nur Strings senden können, aber solange diese Strings nur Zahlen enthalten, wird Pydantic sie konvertieren und validieren.

    Und das `dict` welches Sie als `weights` erhalten, wird `int`-Schlüssel und `float`-Werte haben.

## Zusammenfassung

```console
$ pip install pydantic-settings
---> 100%
```

</div>

Es ist bereits enthalten, wenn Sie die `all`-Extras installiert haben, mit:

<div class="termy">

```console
$ pip install "fastapi[all]"
---> 100%
```

</div>

!!! info

constraints.Range.message                   = {item} muss zwischen {min} und {max} liegen.
constraints.SafeHtml.message                = {item} darf unsicheres HTML enthalten.
constraints.ScriptAssert.message            = Der Skript-Ausdruck "{script}" hat kein wahres Ergebnis geliefert.
constraints.URL.message                     = {item} muss eine gültige URL sein.

Rufen Sie den Endpunkt `/users/me/` auf, Sie erhalten die Response:

```JSON
{
  "username": "johndoe",
  "email": "******@****.***",
  "full_name": "John Doe",
  "disabled": false
}
```

<img src="/img/tutorial/security/image09.png">