Sie können ein `dict`, eine `list`, einzelne Werte wie `str`, `int`, usw. zurückgeben.

Sie können auch Pydantic-Modelle zurückgeben (dazu später mehr).

Es gibt viele andere Objekte und Modelle, die automatisch zu JSON konvertiert werden (einschließlich ORMs, usw.). Versuchen Sie, Ihre Lieblingsobjekte zu verwenden. Es ist sehr wahrscheinlich, dass sie bereits unterstützt werden.

### Schritt 6: Deployen { #step-6-deploy-it }

`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...

}
```

/// tip | Tipp

Wenn Sie eine `HTTPException` auslösen, können Sie dem Parameter `detail` jeden Wert übergeben, der in JSON konvertiert werden kann, nicht nur `str`.

Sie könnten ein `dict`, eine `list`, usw. übergeben.

Diese werden von **FastAPI** automatisch gehandhabt und in JSON konvertiert.

///

## Benutzerdefinierte Header hinzufügen { #add-custom-headers }

Sie können *Enum-Member* in ihrer *Pfadoperation* zurückgeben, sogar verschachtelt in einem JSON-Body (z. B. als `dict`).

Diese werden zu ihren entsprechenden Werten konvertiert (in diesem Fall Strings), bevor sie zum Client übertragen werden:

{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[18,21,23] *}

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

```JSON
{

Sie deklarieren die „Form“ der Daten als Klassen mit Attributen.

Und jedes Attribut hat einen Typ.

Dann erzeugen Sie eine Instanz dieser Klasse mit einigen Werten, und Pydantic validiert die Werte, konvertiert sie in den passenden Typ (falls notwendig) und gibt Ihnen ein Objekt mit allen Daten.

Und Sie erhalten volle Editor-Unterstützung für dieses Objekt.

Ein Beispiel aus der offiziellen Pydantic Dokumentation:

Als Nächstes werden die Daten konvertiert und validiert. Wenn Sie also dieses `settings`-Objekt verwenden, verfügen Sie über Daten mit den von Ihnen deklarierten Typen (z. B. ist `items_per_user` ein `int`).

### `settings` verwenden { #use-the-settings }

constraints.TypeLong.message = {item} muss eine Zahl sein.
constraints.TypeFloat.message = {item} muss eine Zahl sein.
constraints.TypeDouble.message = {item} muss eine Zahl sein.
constraints.TypeAny.message = {item} kann nicht in {propertyType} konvertiert werden.
constraints.UriType.message = {item} hat eine nicht erkannte URI.
constraints.CronExpression.message = {item} ist kein gültiger CRON-Ausdruck.

# ----------------------------------------------------------

„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.

    * Formularen.
    * Dateien.
* <dfn title="auch bekannt als: Serialisierung, Parsen, Marshalling">Konvertierung</dfn> von Ausgabedaten: Konvertierung von Python-Daten und -Typen zu Netzwerkdaten (als JSON):
    * Konvertieren von Python-Typen (`str`, `int`, `float`, `bool`, `list`, usw.).
    * `datetime`-Objekte.
    * `UUID`-Objekte.
    * Datenbankmodelle.
    * ... und viele mehr.

## 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.