Examples:

Source (English):

//// tab | Python 3.8+ non-Annotated
Hello
////

Result (German):

//// tab | Python 3.8+ nicht annotiert
Hallo
////

Source (English) - Here there is nothing to translate in the tab title:

//// tab | Linux, macOS, Windows Bash
Hello again
////

Result (German):

//// tab | Python 3.10+

```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)]
```

////

//// tab | Python 3.10+ nicht annotiert

/// tip | Tipp

Bevorzugen Sie die `Annotated`-Version, falls möglich.

///

```Python
commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams)
```

////

Obwohl jeder andere normal deklarierte Parameter (z. B. der Body, mit einem Pydantic-Modell) dennoch validiert, konvertiert, annotiert, usw. werden würde.

Es gibt jedoch bestimmte Fälle, in denen es nützlich ist, auf das `Request`-Objekt zuzugreifen.

## Das `Request`-Objekt direkt verwenden { #use-the-request-object-directly }

* 100 % <dfn title="Der Prozentsatz an Code, der automatisch getestet wird">Testabdeckung</dfn>.
* 100 % <dfn title="Python-Typannotationen, mit denen Ihr Editor und andere externe Werkzeuge Sie besser unterstützen können">Typen annotiert</dfn>.
* Verwendet in Produktionsanwendungen.

## Starlette Merkmale { #starlette-features }

```Python hl_lines="1"
async def needy_dependency(fresh_value: Annotated[str, Depends(get_value, use_cache=False)]):
    return {"fresh_value": fresh_value}
```

////

//// tab | Python 3.10+ nicht annotiert

/// tip | Tipp

Bevorzugen Sie die `Annotated`-Version, falls möglich.

///

```Python hl_lines="1"
async def needy_dependency(fresh_value: str = Depends(get_value, use_cache=False)):

Und wann immer Sie diese Daten ausgeben, selbst wenn die Quelle Duplikate hatte, wird es als Set von eindeutigen Dingen ausgegeben.

Und es wird entsprechend annotiert/dokumentiert.

## Verschachtelte Modelle { #nested-models }

Jedes Attribut eines Pydantic-Modells hat einen Typ.

Aber dieser Typ kann selbst ein anderes Pydantic-Modell sein.

Sie können den Typ der <abbr title="Response – Antwort: Daten, die der Server zum anfragenden Client zurücksendet">Response</abbr> deklarieren, indem Sie den **Rückgabetyp** der *Pfadoperation* annotieren.

Hierbei können Sie **Typannotationen** genauso verwenden, wie Sie es bei Werten von Funktions-**Parametern** machen; verwenden Sie Pydantic-Modelle, Listen, Dicts und skalare Werte wie Nummern, Booleans, usw.

{* ../../docs_src/stream_data/tutorial001_py310.py ln[26:29] hl[27] *}

### Keine Annotation { #no-annotation }

Sie müssen den Rückgabetyp für das Streamen von Binärdaten nicht wirklich annotieren.

Da FastAPI die Daten nicht mit Pydantic in JSON umzuwandeln oder sie anderweitig zu serialisieren versucht, ist die Typannotation hier nur für Ihren Editor und Tools relevant, sie wird von FastAPI nicht verwendet.

... mais continuez à lire ci-dessous pour voir comment contourner cela.

## Type de retour et filtrage des données { #return-type-and-data-filtering }

Continuons l'exemple précédent. Nous voulions **annoter la fonction avec un type**, mais nous voulions pouvoir renvoyer depuis la fonction quelque chose qui inclut **plus de données**.

    * Vous pouvez avoir des objets **JSON fortement imbriqués** et les faire tous valider et annoter.
* **Extensible** :
    * Pydantic permet de définir des types de données personnalisés ou vous pouvez étendre la validation avec des méthodes sur un modèle décoré avec le décorateur de validation.