```Python hl_lines="2"
{!../../docs_src/python_types/tutorial001.py!}
```

### Bearbeiten Sie es

Es ist ein sehr einfaches Programm.

Aber nun stellen Sie sich vor, Sie würden es selbst schreiben.

Irgendwann sind die Funktions-Parameter fertig, Sie starten mit der Definition des Körpers ...

Aber dann müssen Sie „diese Methode aufrufen, die den ersten Buchstaben in Großbuchstaben umwandelt“.

```

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/// tip | "Tipp"

Bedenken Sie, dass JSON nur `str` als Schlüssel unterstützt.

Aber Pydantic hat automatische Datenkonvertierung.

Das bedeutet, dass Ihre API-Clients nur Strings senden können, aber solange diese Strings nur Zahlen enthalten, wird Pydantic sie konvertieren und validieren.

Und die Spezifikation sagt, dass die Felder so benannt werden müssen. `user-name` oder `email` würde also nicht funktionieren.

Aber keine Sorge, Sie können sie Ihren Endbenutzern im Frontend so anzeigen, wie Sie möchten.

Und Ihre Datenbankmodelle können beliebige andere Namen verwenden.

```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10
```

... die Query-Parameter:

* `skip`: mit dem Wert `0`
* `limit`: mit dem Wert `10`

Da sie Teil der URL sind, sind sie „naturgemäß“ Strings.

Aber wenn Sie sie mit Python-Typen deklarieren (im obigen Beispiel als `int`), werden sie zu diesem Typ konvertiert, und gegen diesen validiert.

Darum müssen wir es in diesem Fall im `response_model`-Parameter deklarieren.

... aber lesen Sie weiter, um zu sehen, wie man das anders lösen kann.

## Rückgabewert und Datenfilterung

Führen wir unser vorheriges Beispiel fort. Wir wollten **die Funktion mit einem Typ annotieren**, aber etwas zurückgeben, das **weniger Daten** enthält.

```

Da er nicht verschlüsselt ist, kann jeder die Informationen aus dem Inhalt wiederherstellen.

Aber er ist signiert. Wenn Sie also einen von Ihnen gesendeten Token zurückerhalten, können Sie überprüfen, ob Sie ihn tatsächlich gesendet haben.

Aber wenn Sie sie brauchen und sie lernen, wissen Sie, dass Sie sie bereits direkt in **FastAPI** verwenden können.

### Pydantic v1 `regex` statt `pattern`

Und viele Teams verwenden ausschließlich `PUT`, selbst für nur Teil-Aktualisierungen.

Es steht Ihnen **frei**, das zu verwenden, was Sie möchten, **FastAPI** legt Ihnen keine Einschränkungen auf.

Aber dieser Leitfaden zeigt Ihnen mehr oder weniger, wie die beiden normalerweise verwendet werden.

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### Pydantics `exclude_unset`-Parameter verwenden

Wenn der Client `http://example.com/items/foo` anfragt (ein `item_id` `"foo"`), erhält dieser Client einen HTTP-Statuscode 200 und folgende JSON-Response:

```JSON
{
  "item": "The Foo Wrestlers"
}
```

Aber wenn der Client `http://example.com/items/bar` anfragt (ein nicht-existierendes `item_id` `"bar"`), erhält er einen HTTP-Statuscode 404 (der „Not Found“-Fehler), und eine JSON-Response wie folgt:

```JSON
{

    # Einen Error zurückgeben
    ...
```

Aber durch die Verwendung von `secrets.compare_digest()` ist dieser Code sicher vor einer Art von Angriffen, die „Timing-Angriffe“ genannt werden.

### Timing-Angriffe

Aber was ist ein „Timing-Angriff“?

Stellen wir uns vor, dass einige Angreifer versuchen, den Benutzernamen und das Passwort zu erraten.