4:return"[Leschten] dddd [um] LT";default:return"[Leschte] dddd [um] LT"}}},relativeTime:{future:function(e){return Fn(e.substr(0,e.indexOf(" ")))?"a "+e:"an "+e},past:function(e){return Fn(e.substr(0,e.indexOf(" ")))?"viru "+e:"virun "+e},s:"e puer Sekonnen",ss:"%d Sekonnen",m:En,mm:"%d Minutten",h:En,hh:"%d Stonnen",d:En,dd:"%d Deeg",M:En,MM:"%d M\xe9int",y:En,yy:"%d Joer"},dayOfMonthOrdinalParse:/\d{1,2}\./,ordinal:"%d.",week:{dow:1,doy:4}}),M.defineLocale("lo",{months:"\u0ea1\u0eb1\u0e87\u0e81\u0ead\u0e9...

Aber nun wissen Sie, dass Sie sie in **FastAPI** immer dann verwenden können, wenn Sie sie brauchen.

## Defaultwerte { #default-values }

Natürlich können Sie Defaultwerte verwenden, die nicht `None` sind.

Möglichkeit, dass es aus irgendeinem Grund zu **Spitzen** in der Nutzung Ihrer API kommt. Vielleicht ist diese viral gegangen, oder vielleicht haben andere Dienste oder Bots damit begonnen, sie zu nutzen. Und vielleicht möchten Sie in solchen Fällen über zusätzliche Ressourcen verfügen, um auf der sicheren Seite zu sein.

Sie können eine **beliebige Zahl** festlegen, um beispielsweise eine Ressourcenauslastung zwischen **50 % und 90 %** anzustreben. Der Punkt ist, dass dies wahrscheinlich die wichtigen...

Es gibt mehrere Parameter, die Sie Ihrem *Pfadoperation-Dekorator* übergeben können, um ihn zu konfigurieren.

/// warning | Achtung

Beachten Sie, dass diese Parameter direkt dem *Pfadoperation-Dekorator* übergeben werden, nicht der *Pfadoperation-Funktion*.

///

## Response-Statuscode { #response-status-code }

# Body – Verschachtelte Modelle { #body-nested-models }

Mit **FastAPI** können Sie (dank Pydantic) beliebig tief verschachtelte Modelle definieren, validieren, dokumentieren und verwenden.

## Listen als Felder { #list-fields }

Sie können ein Attribut als Kindtyp definieren, zum Beispiel eine Python-`list`.

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial001_py310.py hl[12] *}

### Einfache Typen { #simple-types }

Sie können alle Standard-Python-Typen deklarieren, nicht nur `str`.

Zum Beispiel diese:

* `int`
* `float`
* `bool`
* `bytes`

{* ../../docs_src/python_types/tutorial005_py39.py hl[1] *}

### Generische Typen mit Typ-Parametern { #generic-types-with-type-parameters }

Sie können einen Parameter vom Typ `Response` in Ihrer *Pfadoperation-Funktion* deklarieren.

Und dann können Sie Cookies in diesem *vorübergehenden* <abbr title="Response – Antwort: Daten, die der Server zum anfragenden Client zurücksendet">Response</abbr>-Objekt setzen.

{* ../../docs_src/response_cookies/tutorial002_py39.py hl[1, 8:9] *}

Sie können <a href="https://github.com/pydantic/bump-pydantic" class="external-link" target="_blank">`bump-pydantic`</a> vom selben Pydantic-Team verwenden.

Dieses Tool hilft Ihnen, den Großteil des zu ändernden Codes automatisch anzupassen.

# Query-Parameter-Modelle { #query-parameter-models }

Wenn Sie eine Gruppe von **Query-Parametern** haben, die miteinander in Beziehung stehen, können Sie ein **Pydantic-Modell** erstellen, um diese zu deklarieren.

Dadurch können Sie das **Modell an mehreren Stellen wiederverwenden** und gleichzeitig Validierungen und Metadaten für alle Parameter auf einmal deklarieren. 😎

/// note | Hinweis

Dies wird seit FastAPI Version `0.115.0` unterstützt. 🤓

///

## Zusammenfassung { #recap }

Mit Pydantic Settings können Sie die Einstellungen oder Konfigurationen für Ihre Anwendung verwalten und dabei die gesamte Leistungsfähigkeit der Pydantic-Modelle nutzen.

* Durch die Verwendung einer Abhängigkeit können Sie das Testen vereinfachen.
* Sie können `.env`-Dateien damit verwenden.