Um zu unterscheiden zwischen Modellen für **Aktualisierungen**, mit lauter optionalen Werten, und solchen für die **Erzeugung**, mit benötigten Werten, können Sie die Techniken verwenden, die in [Extramodelle](extra-models.md) beschrieben wurden.

    "price": 62,
    "tax": 20.2
}
```

dann werden diese Werte in der Response enthalten sein.

#### Daten mit den gleichen Werten wie die Defaultwerte { #data-with-the-same-values-as-the-defaults }

Wenn Daten die gleichen Werte haben wie ihre Defaultwerte, wie etwa der Artikel mit der ID `baz`:

```Python hl_lines="3  5-6"
{
    "name": "Baz",
    "description": None,
    "price": 50.2,
    "tax": 10.5,

Erstellen Sie dann Klassen-Attribute mit festgelegten Werten, welches die erlaubten Werte sein werden:

{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[1,6:9] *}

/// tip | Tipp

Falls Sie sich fragen, was „AlexNet“, „ResNet“ und „LeNet“ ist, das sind Namen von <dfn title="Genauer gesagt: Deep-Learning-Modellarchitekturen">Modellen</dfn> für maschinelles Lernen.

///

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial006c_an_py310.py hl[9] *}

## Query-Parameter-Liste / Mehrere Werte { #query-parameter-list-multiple-values }

Wenn Sie einen Query-Parameter explizit mit `Query` definieren, können Sie ihn auch so deklarieren, dass er eine Liste von Werten empfängt, oder anders gesagt, dass er mehrere Werte empfangen kann.

## Bodys mit beliebigen `dict`s { #bodies-of-arbitrary-dicts }

Sie können einen Body auch als `dict` deklarieren, mit Schlüsseln eines Typs und Werten eines anderen Typs.

So brauchen Sie vorher nicht zu wissen, wie die Feld-/Attributnamen lauten (wie es bei Pydantic-Modellen der Fall wäre).

{* ../../docs_src/events/tutorial001_py310.py hl[8] *}

In diesem Fall initialisiert die Eventhandler-Funktion `startup` die „Datenbank“ der Items (nur ein `dict`) mit einigen Werten.

Sie können mehr als eine Eventhandler-Funktion hinzufügen.

Und Ihre Anwendung empfängt erst dann Requests, wenn alle `startup`-Eventhandler abgeschlossen sind.

### `shutdown`-Event { #shutdown-event }

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.

platforms/core-execution/build-cache-http/                  @gradle/bt-cortex
platforms/core-execution/build-cache-packaging/             @gradle/bt-cortex
platforms/core-execution/build-cache-spi/                   @gradle/bt-cortex
platforms/core-execution/hashing/                           @gradle/bt-cortex
platforms/core-execution/snapshots/                         @gradle/bt-cortex

# Other core modules

Die Abhängigkeiten können Exceptions `raise`n, genau wie normale Abhängigkeiten:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[10,15] *}

### Rückgabewerte { #return-values }

Und sie können Werte zurückgeben oder nicht, die Werte werden nicht verwendet.

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.

/// note | Hinweis

`jsonable_encoder` wird tatsächlich von **FastAPI** intern verwendet, um Daten zu konvertieren. Aber es ist in vielen anderen Szenarien hilfreich.