Diese Typen mit inneren Typen werden „**generische**“ Typen genannt. Es ist möglich, sie mit ihren inneren Typen zu deklarieren.

Um diese Typen und die inneren Typen zu deklarieren, können Sie Pythons Standardmodul `typing` verwenden. Es existiert speziell für die Unterstützung dieser Typhinweise.

## Listen mit Typ-Parametern als Felder { #list-fields-with-type-parameter }

Aber Python erlaubt es, Listen mit inneren Typen, auch „Typ-Parameter“ genannt, zu deklarieren.

### Eine `list` mit einem Typ-Parameter deklarieren { #declare-a-list-with-a-type-parameter }

Um Typen zu deklarieren, die Typ-Parameter (innere Typen) haben, wie `list`, `dict`, `tuple`, übergeben Sie den/die inneren Typ(en) als „Typ-Parameter“ in eckigen Klammern: `[` und `]`

http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10
```

... die Query-Parameter:

* `skip`: mit dem Wert `0`
* `limit`: mit dem Wert `10`

Da sie Teil der URL sind, sind sie „naturgemäß“ Strings.

Aber wenn Sie sie mit Python-Typen deklarieren (im obigen Beispiel als `int`), werden sie zu diesem Typ konvertiert und gegen diesen validiert.

Die gleichen Prozesse, die für Pfad-Parameter gelten, werden auch auf Query-Parameter angewendet:

Das gleiche wird passieren, wenn Sie eine <abbr title="Eine Union mehrerer Typen bedeutet: „Irgendeiner dieser Typen“">Union</abbr> mehrerer Typen haben, und einer oder mehrere sind nicht gültige Pydantic-Typen. Zum Beispiel funktioniert folgendes nicht 💥:

{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_04_py310.py hl[8] *}

    * JSON.
    * Pfad-Parametern.
    * Query-Parametern.
    * Cookies.
    * Headern.
    * Formularen.
    * Dateien.
* <abbr title="auch bekannt als: Serialisierung, Parsen, Marshalling">Konvertierung</abbr> von Ausgabedaten: Konvertierung von Python-Daten und -Typen zu Netzwerkdaten (als JSON):
    * Konvertieren von Python-Typen (`str`, `int`, `float`, `bool`, `list`, usw.).

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[2] *}

## Ihr Datenmodell erstellen { #create-your-data-model }

Dann deklarieren Sie Ihr Datenmodell als eine Klasse, die von `BaseModel` erbt.

Verwenden Sie Standard-Python-Typen für alle Attribute:

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[5:9] *}

Und diese Modelle teilen alle eine Menge der Daten und verdoppeln Attributnamen und -typen.

Wir könnten es besser machen.

Aber Sie können die Reihenfolge ändern und den Wert ohne Default (den Query-Parameter `q`) zuerst setzen.

Für **FastAPI** spielt es keine Rolle. Es erkennt die Parameter anhand ihrer Namen, Typen und Default-Deklarationen (`Query`, `Path`, usw.), es kümmert sich nicht um die Reihenfolge.

Sie können Ihre Funktion also so deklarieren:

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_py39.py hl[7] *}

# Den Request direkt verwenden { #using-the-request-directly }

Bisher haben Sie die Teile des <abbr title="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Requests</abbr>, die Sie benötigen, mithilfe von deren Typen deklariert.

Daten nehmend von:

* Dem Pfad als Parameter.
* Headern.
* Cookies.
* usw.

Und indem Sie das tun, validiert **FastAPI** diese Daten, konvertiert sie und generiert automatisch Dokumentation für Ihre API.

/// tip | Tipp

Um Umgebungsvariablen zu verstehen, können Sie [Umgebungsvariablen](../environment-variables.md){.internal-link target=_blank} lesen.

///

## Typen und Validierung { #types-and-validation }