openapi_examples = getattr(field_info, "openapi_examples", None)
            example = getattr(field_info, "example", None)
            if openapi_examples:
                parameter["examples"] = jsonable_encoder(openapi_examples)
            elif example != Undefined:
                parameter["example"] = jsonable_encoder(example)
            if getattr(field_info, "deprecated", None):

            return False
        dunder_call = getattr(_impartial(self.call), "__call__", None)  # noqa: B004
        if dunder_call is None:
            return False  # pragma: no cover
        if inspect.isgeneratorfunction(
            _impartial(dunder_call)
        ) or inspect.isgeneratorfunction(_unwrapped_call(dunder_call)):
            return True

import types
from enum import Enum
from typing import Any, Callable, Optional, TypeVar, Union

from pydantic import BaseModel

DecoratedCallable = TypeVar("DecoratedCallable", bound=Callable[..., Any])
UnionType = getattr(types, "UnionType", Union)
ModelNameMap = dict[Union[type[BaseModel], type[Enum]], str]
IncEx = Union[set[int], set[str], dict[int, Any], dict[str, Any]]

            isinstance(field_info, params.Param)
            and getattr(field_info, "in_", None) is None
        ):
            field_info.in_ = params.ParamTypes.query
        use_annotation_from_field_info = use_annotation
        if isinstance(field_info, params.Form):
            ensure_multipart_is_installed()
        if not field_info.alias and getattr(field_info, "convert_underscores", None):

    * Wenn die Daten ungültig sind (Sie haben z. B. ein Feld vergessen), bedeutet das, *Ihr* Anwendungscode ist fehlerhaft, er gibt nicht zurück, was er sollte, und daher wird ein <abbr title="Server-Fehler">Server-Error</abbr> ausgegeben, statt falscher Daten. So können Sie und Ihre Clients sicher sein, dass diese die erwarteten Daten, in der richtigen Form erhalten.
* In der OpenAPI *Pfadoperation* ein **JSON-Schema** für die Response hinzuzufügen.

Sie können beispielsweise eine Unterklasse von `HTTPBearer` erstellen, die einen Fehler `403 Forbidden` zurückgibt, statt des Default-`401 Unauthorized`-Fehlers:

{* ../../docs_src/authentication_error_status_code/tutorial001_an_py39.py hl[9:13] *}

/// tip | Tipp

Zusammengefasst, um Teil-Aktualisierungen vorzunehmen:

* (Optional) verwenden Sie `PATCH` statt `PUT`.
* Lesen Sie die bereits gespeicherten Daten aus.
* Fügen Sie diese in ein Pydantic-Modell ein.
* Erzeugen Sie aus dem empfangenen Modell ein `dict` ohne Defaultwerte (mittels `exclude_unset`).
    * So ersetzen Sie nur die tatsächlich vom Benutzer gesetzten Werte, statt dass bereits gespeicherte Werte mit Defaultwerten des Modells überschrieben werden.

            return await func(*args, **kwargs)
        if inspect.isclass(func):
            return await run_in_threadpool(func, *args, **kwargs)
        dunder_call = getattr(func, "__call__", None)  # noqa: B004
        if iscoroutinefunction(dunder_call):
            return await dunder_call(*args, **kwargs)
        return await run_in_threadpool(func, *args, **kwargs)

    return wrapper

/// tip | Tipp

Wenn Sie GraphQL benötigen, würde ich Ihnen trotzdem empfehlen, sich <a href="https://strawberry.rocks/" class="external-link" target="_blank">Strawberry</a> anzuschauen, da es auf Typannotationen basiert, statt auf benutzerdefinierten Klassen und Typen.

///

## Mehr darüber lernen { #learn-more }

Und Sie erhalten Editor-Unterstützung überall.

Selbst für Dinge in Listen:

<img src="/img/tutorial/body-nested-models/image01.png">

Sie würden diese Editor-Unterstützung nicht erhalten, wenn Sie direkt mit `dict`, statt mit Pydantic-Modellen arbeiten würden.

Aber Sie müssen sich auch nicht weiter um die Modelle kümmern, hereinkommende Dicts werden automatisch in sie konvertiert. Und was Sie zurückgeben, wird automatisch nach JSON konvertiert.