# Query-Parameter und String-Validierungen { #query-parameters-and-string-validations }

**FastAPI** ermöglicht es Ihnen, zusätzliche Informationen und Validierungen für Ihre Parameter zu deklarieren.

Nehmen wir diese Anwendung als Beispiel:

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial001_py310.py hl[7] *}

Diese Art der Asynchronität hat NodeJS populär gemacht (auch wenn NodeJS nicht parallel ist) und darin liegt die Stärke von Go als Programmiersprache.

Und das ist das gleiche Leistungsniveau, das Sie mit **FastAPI** erhalten.

Später, für Ihre Produktionsanwendung, möchten Sie möglicherweise einen Datenbankserver wie **PostgreSQL** verwenden.

/// tip | Tipp

Und dann kann Docker **den Cache für den nächsten Schritt verwenden**, der diese Abhängigkeiten herunterlädt und installiert. Und hier **sparen wir viel Zeit**. ✨ ... und vermeiden die Langeweile beim Warten. 😪😆

Das Herunterladen und Installieren der Paketabhängigkeiten **könnte Minuten dauern**, aber die Verwendung des **Cache** würde höchstens **Sekunden** dauern.

Wenn sowohl Rückgabetyp als auch `response_model` deklariert sind, hat `response_model` die Priorität und wird von FastAPI bevorzugt verwendet.

So können Sie korrekte Typannotationen zu Ihrer Funktion hinzufügen, die von Ihrem Editor und Tools wie mypy verwendet werden. Und dennoch übernimmt FastAPI die Validierung und Dokumentation, usw., der Daten anhand von `response_model`.

Sie erhalten auch **Inline-Fehlerberichte** für alles.

Und wann immer Sie den Backend-Code aktualisieren und **das Frontend neu generieren**, stehen alle neuen *Pfadoperationen* als Methoden zur Verfügung, die alten werden entfernt und alle anderen Änderungen werden im generierten Code reflektiert. 🤓

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## Abhängigkeiten mit `yield` und `HTTPException` { #dependencies-with-yield-and-httpexception }

Sie haben gesehen, dass Sie Abhängigkeiten mit `yield` verwenden und `try`-Blöcke haben können, die versuchen, irgendeinen Code auszuführen und dann, nach `finally`, Exit-Code ausführen.

Sie können auch `except` verwenden, um die geworfene Exception abzufangen und damit etwas zu tun.

    * Strings (`str`) mit definierter minimaler und maximaler Länge.
    * Zahlen (`int`, `float`) mit Mindest- und Maximalwerten, usw.

* Validierung für mehr exotische Typen, wie:
    * URL.
    * E-Mail.
    * UUID.
    * ... und andere.

Die gesamte Validierung übernimmt das gut etablierte und robuste **Pydantic**.

### Sicherheit und Authentifizierung { #security-and-authentication }

* Einen optionalen Query-Parameter `limit`, der ein `int` ist und standardmäßig `100` ist.

Und dann wird einfach ein <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">`dict`</abbr> zurückgegeben, welches diese Werte enthält.

/// info | Info

Die beiden stehen mehr oder weniger an entgegengesetzten Enden und ergänzen sich.

Requests hat ein sehr einfaches und intuitives Design, ist sehr einfach zu bedienen und verfügt über sinnvolle Standardeinstellungen. Aber gleichzeitig ist es sehr leistungsstark und anpassbar.

Aus diesem Grund heißt es auf der offiziellen Website: