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In Pydantic Version 1 hieß die Methode zum Abrufen des JSON-Schemas für ein Modell `Item.schema()`, in Pydantic Version 2 heißt die Methode `Item.model_json_schema()`.

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Obwohl wir nicht die standardmäßig integrierte Funktionalität verwenden, verwenden wir dennoch ein Pydantic-Modell, um das JSON-Schema für die Daten, die wir in YAML empfangen möchten, manuell zu generieren.

Ein `Request` hat auch ein `request.receive`, welches eine Funktion ist, die den Hauptteil des Requests empfängt.

Das `scope`-`dict` und die `receive`-Funktion sind beide Teil der ASGI-Spezifikation.

Und diese beiden Dinge, `scope` und `receive`, werden benötigt, um eine neue `Request`-Instanz zu erstellen.

Wenn Sie das tun, werden die Beispiele Teil des internen **JSON-Schemas** für diese Body-Daten.

<abbr title="26.08.2023">Während dies geschrieben wird</abbr>, unterstützt Swagger UI, das für die Anzeige der Dokumentations-Benutzeroberfläche zuständige Tool, jedoch nicht die Anzeige mehrerer Beispiele für die Daten in **JSON Schema**. Aber lesen Sie unten für einen Workaround weiter.

Angenommen, Sie möchten eine *Pfadoperation* haben, die das Aktualisieren von Artikeln ermöglicht und bei Erfolg den HTTP-Statuscode 200 „OK“ zurückgibt.

Sie möchten aber auch, dass sie neue Artikel akzeptiert. Und wenn die Elemente vorher nicht vorhanden waren, werden diese Elemente erstellt und der HTTP-Statuscode 201 „Created“ zurückgegeben.

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## Datenklassen als `response_model`

Sie können `dataclasses` auch im Parameter `response_model` verwenden:

{* ../../docs_src/dataclasses/tutorial002.py hl[1,7:13,19] *}

Die Datenklasse wird automatisch in eine Pydantic-Datenklasse konvertiert.

* Für alle diese *Pfadoperationen* wird die Liste der `dependencies` ausgewertet/ausgeführt, bevor sie selbst ausgeführt werden.
    * Wenn Sie außerdem Abhängigkeiten in einer bestimmten *Pfadoperation* deklarieren, **werden diese ebenfalls ausgeführt**.

Diese Schemadefinition enthält Ihre API-Pfade, die möglichen Parameter, welche diese entgegennehmen, usw.

#### Daten-„Schema“

Der Begriff „Schema“ kann sich auch auf die Form von Daten beziehen, wie z. B. einen JSON-Inhalt.

In diesem Fall sind die JSON-Attribute und deren Datentypen, usw. gemeint.

Als Teil der Erstellung des Anwendungsobjekts wird eine *Pfadoperation* für `/openapi.json` (oder welcher Wert für den Parameter `openapi_url` gesetzt wurde) registriert.

Diese gibt lediglich eine JSON-Response zurück, mit dem Ergebnis der Methode `.openapi()` der Anwendung.

Standardmäßig überprüft die Methode `.openapi()` die Eigenschaft `.openapi_schema`, um zu sehen, ob diese Inhalt hat, und gibt diesen zurück.

# Lifespan-Events

Sie können Logik (Code) definieren, die ausgeführt werden soll, bevor die Anwendung **hochfährt**. Dies bedeutet, dass dieser Code **einmal** ausgeführt wird, **bevor** die Anwendung **beginnt, Requests entgegenzunehmen**.

Der Dieb kann also nicht versuchen, die gleichen Passwörter in einem anderen System zu verwenden (da viele Benutzer überall das gleiche Passwort verwenden, wäre dies gefährlich).

{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[82:85] *}

#### Über `**user_dict`

`UserInDB(**user_dict)` bedeutet:

*Übergib die Schlüssel und Werte des `user_dict` direkt als Schlüssel-Wert-Argumente, äquivalent zu:*

```Python
UserInDB(