* JSON.
    * Pfad-Parametern.
    * Query-Parametern.
    * Cookies.
    * Headern.
    * Formularen.
    * Dateien.
* <dfn title="auch bekannt als: Serialisierung, Parsen, Marshalling">Konvertierung</dfn> von Ausgabedaten: Konvertierung von Python-Daten und -Typen zu Netzwerkdaten (als JSON):

Sprich, mit dieser Typdeklaration wird **FastAPI** den <dfn title="Den String, der von einem HTTP-Request kommt, in Python-Daten konvertieren">„parsen“</dfn>.

///

## Datenvalidierung { #data-validation }

Wenn Sie aber im Browser [http://127.0.0.1:8000/items/foo](http://127.0.0.1:8000/items/foo) besuchen, erhalten Sie eine hübsche HTTP-Fehlermeldung:

„Hashing“ bedeutet: Konvertieren eines Inhalts (in diesem Fall eines Passworts) in eine Folge von Bytes (ein schlichter String), die wie Kauderwelsch aussieht.

Immer wenn Sie genau den gleichen Inhalt (genau das gleiche Passwort) übergeben, erhalten Sie genau den gleichen Kauderwelsch.

Sie können jedoch nicht vom Kauderwelsch zurück zum Passwort konvertieren.

## Passwort-Hashing { #password-hashing }

„Hashing“ bedeutet: Konvertieren eines Inhalts (in diesem Fall eines Passworts) in eine Folge von Bytes (ein schlichter String), die wie Kauderwelsch aussieht.

Immer wenn Sie genau den gleichen Inhalt (genau das gleiche Passwort) übergeben, erhalten Sie genau den gleichen Kauderwelsch.

Sie können jedoch nicht vom Kauderwelsch zurück zum Passwort konvertieren.

Eine der von API-Systemen benötigten Hauptfunktionen ist die Daten-<dfn title="auch genannt: Marshalling, Konvertierung">„Serialisierung“</dfn>, welche Daten aus dem Code (Python) entnimmt und in etwas umwandelt, was durch das Netzwerk gesendet werden kann. Beispielsweise das Konvertieren eines Objekts, welches Daten aus einer Datenbank enthält, in ein JSON-Objekt. Konvertieren von `datetime`-Objekten in Strings, usw.

FastAPI wird dieses `response_model` nehmen, um die Daten zu dokumentieren, validieren, usw. und auch, um **die Ausgabedaten** entsprechend der Typdeklaration **zu konvertieren und filtern**.

/// tip | Tipp

Wenn Sie in Ihrem Editor strikte Typchecks haben, mypy, usw., können Sie den Funktions-Rückgabetyp als <abbr title="„Irgend etwas“">`Any`</abbr> deklarieren.

`JSONResponse` der Fall ist, werden die von Ihnen zurückgegebenen Daten automatisch mit jedem Pydantic-`response_model` (das Sie im *Pfadoperation-Dekorator* deklariert haben) konvertiert (und gefiltert). Aber die Daten werden nicht mit Pydantic zu JSON-Bytes serialisiert, stattdessen werden sie mit dem `jsonable_encoder` konvertiert und anschließend an die `JSONResponse`-Klasse übergeben, die sie dann mit der Standard-JSON-Bibliothek in Python in Bytes serialisiert.

### JSON-Leistung { #json-performance...

Da der Editor die Typen der Variablen kennt, erhalten Sie nicht nur Code-Vervollständigung, sondern auch eine Fehlerprüfung:

<img src="/img/python-types/image04.png">

Jetzt, da Sie wissen, dass Sie das reparieren müssen, konvertieren Sie `age` mittels `str(age)` in einen String:

{* ../../docs_src/python_types/tutorial004_py310.py hl[2] *}

## Deklarieren von Typen { #declaring-types }

Wir konvertieren dieses iterierbare Objekt mit `list(data.items())` in eine richtige `list`.

Das bedeutet, dass jeder in Python aus einer Umgebungsvariablen gelesene Wert ein `str` ist und jede Konvertierung in einen anderen Typ oder jede Validierung im Code erfolgen muss.

## Pydantic `Settings` { #pydantic-settings }