Das Resultat dieses Aufrufs ist etwas, das mit Pythons Standard-[`json.dumps()`](https://docs.python.org/3/library/json.html#json.dumps) kodiert werden kann.

Es wird also kein großer `str` zurückgegeben, der die Daten im JSON-Format (als String) enthält. Es wird eine Python-Standarddatenstruktur (z. B. ein `dict`) zurückgegeben, mit Werten und Unterwerten, die alle mit JSON kompatibel sind.

///

Dem `status_code`-Parameter wird eine Zahl mit dem HTTP-Statuscode übergeben.

/// info | Info

Alternativ kann `status_code` auch ein `IntEnum` erhalten, wie etwa Pythons [`http.HTTPStatus`](https://docs.python.org/3/library/http.html#http.HTTPStatus).

///

Dies wird:

* Diesen Statuscode mit der Response zurücksenden.
* Diesen im OpenAPI-Schema dokumentieren (und somit in den Benutzeroberflächen):

# Einführung in Python-Typen { #python-types-intro }

Python hat Unterstützung für optionale „Typhinweise“ (auch „Typannotationen“ genannt).

Diese **„Typhinweise“** oder -Annotationen sind eine spezielle Syntax, die es erlaubt, den <dfn title="zum Beispiel: str, int, float, bool">Typ</dfn> einer Variablen zu deklarieren.

Durch das Deklarieren von Typen für Ihre Variablen können Editoren und Tools bessere Unterstützung bieten.

`@lru_cache` ist Teil von `functools`, welches Teil von Pythons Standardbibliothek ist. Weitere Informationen dazu finden Sie in der [Python Dokumentation für `@lru_cache`](https://docs.python.org/3/library/functools.html#functools.lru_cache).

## Zusammenfassung { #recap }

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***")
```

und dann aufrufen:

```Python
user_dict = user_in.model_dump()
```

haben wir jetzt ein `dict` mit den Daten in der Variablen `user_dict` (es ist ein `dict` statt eines Pydantic-Modellobjekts).

Und wenn wir aufrufen:

```Python
print(user_dict)
```

### Nur modernes Python { #just-modern-python }

Alles basiert auf Standard-**Python-Typ**deklarationen (dank Pydantic). Es muss keine neue Syntax gelernt werden, nur standardisiertes modernes Python.

Wenn Sie eine zweiminütige Auffrischung benötigen, wie man Python-Typen verwendet (auch wenn Sie FastAPI nicht benutzen), schauen Sie sich das kurze Tutorial an: [Einführung in Python-Typen](python-types.md).

„Kontextmanager“ (Englisch „Context Manager“) sind bestimmte Python-Objekte, die Sie in einer `with`-Anweisung verwenden können.

Beispielsweise können Sie [„with“ verwenden, um eine Datei auszulesen](https://docs.python.org/3/tutorial/inputoutput.html#reading-and-writing-files):

```Python
with open("./somefile.txt") as f:
    contents = f.read()
    print(contents)
```

Das Aktivieren einer virtuellen Umgebung ändert auch ein paar andere Dinge, aber dies ist eines der wichtigsten Dinge, die es tut.

# Introducción a Tipos en Python { #python-types-intro }

Python tiene soporte para "anotaciones de tipos" opcionales (también llamadas "type hints").

Estas **"anotaciones de tipos"** o type hints son una sintaxis especial que permite declarar el <dfn title="por ejemplo: str, int, float, bool">tipo</dfn> de una variable.

Al declarar tipos para tus variables, los editores y herramientas te pueden proporcionar un mejor soporte.

# Introdução aos tipos Python { #python-types-intro }

O Python possui suporte para "type hints" opcionais (também chamados de "type annotations").

Esses **"type hints"** ou anotações são uma sintaxe especial que permite declarar o <dfn title="por exemplo: str, int, float, bool">tipo</dfn> de uma variável.

Ao declarar tipos para suas variáveis, editores e ferramentas podem oferecer um melhor suporte.