indem
ins
ist
jede
jedem
jeden
jeder
jedes
jene
jenem
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jetzt
kann
kein
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keinen
keiner
keines
können
könnte
machen
man
manche
manchem
manchen
mancher
manches
mein
meine
meinem
meinen
meiner
meines
mit
muss
musste
nach
nicht
nichts
noch
nun
nur
ob

---

Hier ist, was Sie beachten sollten und wie Sie einen Pull Request überprüfen:

### Das Problem verstehen

* Stellen Sie zunächst sicher, dass Sie **das Problem verstehen**, welches der Pull Request zu lösen versucht. Möglicherweise gibt es eine längere Diskussion dazu in einer GitHub-Diskussion oder einem GitHub-Issue.

```Python hl_lines="6-7"
{!../../docs_src/query_params/tutorial005.py!}
```

Hier ist `needy` ein erforderlicher Query-Parameter vom Typ `str`.

Wenn Sie in Ihrem Browser eine URL wie:

```
http://127.0.0.1:8000/items/foo-item
```

... öffnen, ohne den benötigten Parameter `needy`, dann erhalten Sie einen Fehler wie den folgenden:

```JSON

///

## Eine Abhängigkeit mit `yield` und `try`.

Wenn Sie einen `try`-Block in einer Abhängigkeit mit `yield` verwenden, empfangen Sie alle Exceptions, die bei Verwendung der Abhängigkeit geworfen wurden.

# Abhängigkeiten in Pfadoperation-Dekoratoren

Manchmal benötigen Sie den Rückgabewert einer Abhängigkeit innerhalb Ihrer *Pfadoperation-Funktion* nicht wirklich.

Oder die Abhängigkeit gibt keinen Wert zurück.

Aber Sie müssen Sie trotzdem ausführen/auflösen.

In diesen Fällen können Sie, anstatt einen Parameter der *Pfadoperation-Funktion* mit `Depends` zu deklarieren, eine `list`e von `dependencies` zum *Pfadoperation-Dekorator* hinzufügen.

```

////

/// info

Beachten Sie, wie `Offer` eine Liste von `Item`s hat, von denen jedes seinerseits eine optionale Liste von `Image`s hat.

///

## Bodys aus reinen Listen

Wenn Sie möchten, dass das äußerste Element des JSON-Bodys ein JSON-`array` (eine Python-`list`e) ist, können Sie den Typ im Funktionsparameter deklarieren, mit der gleichen Syntax wie in Pydantic-Modellen:

Dennoch ist das schlussendliche Benutzererlebnis nicht das Beste. 😞

---

Dies wäre die parallele äquivalente Geschichte für Hamburger. 🍔

Für ein „realeres“ Beispiel hierfür, stellen Sie sich eine Bank vor.

Bis vor kurzem hatten die meisten Banken mehrere Kassierer 👨‍💼👨‍💼👨‍💼👨‍💼 und eine große Warteschlange 🕙🕙🕙🕙🕙🕙🕙🕙.

Möchten Sie eine `id` und eine `email` und keinen `username` in Ihrem Modell haben? Kein Problem. Sie können dieselben Tools verwenden.

Möchten Sie nur ein `str` haben? Oder nur ein `dict`? Oder direkt eine Instanz eines Modells einer Datenbank-Klasse? Es funktioniert alles auf die gleiche Weise.

* `Optional`
* ... und andere.

////

### Klassen als Typen

Sie können auch eine Klasse als Typ einer Variablen deklarieren.

Nehmen wir an, Sie haben eine Klasse `Person`, mit einem Namen:

```Python hl_lines="1-3"
{!../../docs_src/python_types/tutorial010.py!}
```

Dann können Sie eine Variable vom Typ `Person` deklarieren:

```Python hl_lines="6"

</div>

/// tip | "Tipp"

Mit `passlib` können Sie sogar konfigurieren, Passwörter zu lesen, die von **Django**, einem **Flask**-Sicherheit-Plugin, oder vielen anderen erstellt wurden.

So könnten Sie beispielsweise die gleichen Daten aus einer Django-Anwendung in einer Datenbank mit einer FastAPI-Anwendung teilen. Oder schrittweise eine Django-Anwendung migrieren, während Sie dieselbe Datenbank verwenden.