* JSON.
    * Parâmetros de path.
    * Parâmetros query.
    * Cookies.
    * Cabeçalhos.
    * Formulários.
    * Arquivos.
* <dfn title="também conhecido como: serialização, parsing, marshalling">Conversão</dfn> de dados de saída: convertendo de tipos e dados Python para dados de rede (como JSON):

A intenção era evitar manter recursos por mais tempo que o necessário, esperando a resposta percorrer a rede.

Essa mudança também significava que, se você retornasse um `StreamingResponse`, o código de saída da dependência com `yield` já teria sido executado.

* dados do cliente para serem enviados através da rede
* dados enviados pelo seu programa serem recebidos pelo cliente através da rede
* conteúdo de um arquivo no disco ser lido pelo sistema e entregue ao seu programa
* conteúdo que seu programa deu ao sistema para ser escrito no disco
* uma operação em uma API remota

Nesse caso, seria melhor ter apenas 2 servidores e usar uma porcentagem maior de seus recursos (CPU, memória, disco, largura de banda de rede, etc).

Uma das principais funcionalidades necessárias em sistemas de API é a "<dfn title="também chamado: marshalling, conversão">serialização</dfn>" de dados, que é pegar dados do código (Python) e convertê-los em algo que possa ser enviado pela rede. Por exemplo, converter um objeto contendo dados de um banco de dados em um objeto JSON. Converter objetos `datetime` em strings, etc.

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 }

Der nimmt ein <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">`dict`</abbr> entgegen, die Schlüssel sind Statuscodes für jede Response, wie etwa `200`, und die Werte sind andere `dict`s mit den Informationen für jede Response.

Jedes dieser Response-`dict`s kann einen Schlüssel `model` haben, welcher ein Pydantic-Modell enthält, genau wie `response_model`.

```TypeScript
ItemsService.createItemItemsPost({name: "Plumbus", price: 5})
```

... das liegt daran, dass der Client-Generator für jede *Pfadoperation* die OpenAPI-interne **Operation-ID** verwendet.

### Mehrere Modelle erstellen { #create-multiple-models }

In **SQLModel** ist jede Modellklasse, die `table=True` hat, ein **Tabellenmodell**.

Und jede Modellklasse, die `table=True` nicht hat, ist ein **Datenmodell**, diese sind tatsächlich nur Pydantic-Modelle (mit ein paar kleinen zusätzlichen Funktionen). 🤓

Wenn Sie eine Abhängigkeit mit `scope="request"` (dem Default) deklarieren, muss jede Unterabhängigkeit ebenfalls einen `scope` von `"request"` haben.

Eine Abhängigkeit mit `scope` von `"function"` kann jedoch Abhängigkeiten mit `scope` von `"function"` und `scope` von `"request"` haben.