* Wenn die Daten ungültig sind (Sie haben z. B. ein Feld vergessen), bedeutet das, *Ihr* Anwendungscode ist fehlerhaft, er gibt nicht zurück, was er sollte, und daher wird ein <abbr title="Server-Fehler">Server-Error</abbr> ausgegeben, statt falscher Daten. So können Sie und Ihre Clients sicher sein, dass diese die erwarteten Daten, in der richtigen Form erhalten.
* In der OpenAPI *Pfadoperation* ein **JSON-Schema** für die Response hinzuzufügen.

Zusammengefasst, um Teil-Aktualisierungen vorzunehmen:

* (Optional) verwenden Sie `PATCH` statt `PUT`.
* Lesen Sie die bereits gespeicherten Daten aus.
* Fügen Sie diese in ein Pydantic-Modell ein.
* Erzeugen Sie aus dem empfangenen Modell ein `dict` ohne Defaultwerte (mittels `exclude_unset`).
    * So ersetzen Sie nur die tatsächlich vom Benutzer gesetzten Werte, statt dass bereits gespeicherte Werte mit Defaultwerten des Modells überschrieben werden.

Sie können beispielsweise eine Unterklasse von `HTTPBearer` erstellen, die einen Fehler `403 Forbidden` zurückgibt, statt des Default-`401 Unauthorized`-Fehlers:

{* ../../docs_src/authentication_error_status_code/tutorial001_an_py39.py hl[9:13] *}

/// tip | Tipp

labels.authRealm=Domaine
labels.available=Statut
labels.createdBy=Créé par
labels.createdTime=Date de création
labels.depth=Profondeur
labels.excludedPaths=Chemins exclus pour l'exploration
labels.excludedUrls=URL exclues pour l'exploration
labels.excludedDocPaths=Chemins exclus pour la recherche
labels.excludedDocUrls=URL exclues pour la recherche
labels.hostname=Nom d'hôte
labels.id=ID
labels.includedPaths=Chemins inclus pour l'exploration

/// tip | Tipp

Wenn Sie GraphQL benötigen, würde ich Ihnen trotzdem empfehlen, sich <a href="https://strawberry.rocks/" class="external-link" target="_blank">Strawberry</a> anzuschauen, da es auf Typannotationen basiert, statt auf benutzerdefinierten Klassen und Typen.

///

## Mehr darüber lernen { #learn-more }

Und Sie erhalten Editor-Unterstützung überall.

Selbst für Dinge in Listen:

<img src="/img/tutorial/body-nested-models/image01.png">

Sie würden diese Editor-Unterstützung nicht erhalten, wenn Sie direkt mit `dict`, statt mit Pydantic-Modellen arbeiten würden.

Aber Sie müssen sich auch nicht weiter um die Modelle kümmern, hereinkommende Dicts werden automatisch in sie konvertiert. Und was Sie zurückgeben, wird automatisch nach JSON konvertiert.

Defaultwert-Stilform** verwenden, müssen Sie sich daran **erinnern**, die Argumente der Funktion zu übergeben, wenn Sie diese Funktion ohne FastAPI in **anderen Stellen** aufrufen. Ansonsten sind die Werte anders als erwartet (z. B. `QueryInfo` oder etwas Ähnliches statt `str`). Ihr Editor kann Ihnen nicht helfen, und Python wird die Funktion ohne Klagen ausführen und sich nur beschweren wenn die Operationen innerhalb auf einen Fehler stoßen.

Da `Annotated` mehr als eine Metadaten-Annotation haben kann,...

      "input": "foo"
    }
  ]
}
```

Der Pfad-Parameter `item_id` hatte den Wert `"foo"`, was kein `int` ist.

Die gleiche Fehlermeldung würde angezeigt werden, wenn Sie ein `float` (also eine Kommazahl) statt eines `int`s übergeben würden, wie etwa in: <a href="http://127.0.0.1:8000/items/4.2" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/items/4.2</a>

/// check | Testen

Sie importieren also `Query`, was eine Funktion ist. Und wenn Sie sie aufrufen, gibt sie eine Instanz einer Klasse zurück, die auch `Query` genannt wird.

Diese Funktionen existieren (statt die Klassen direkt zu verwenden), damit Ihr Editor keine Fehlermeldungen über ihre Typen ausgibt.

```

und dann aufrufen:

```Python
user_dict = user_in.model_dump()
```

haben wir jetzt ein `dict` mit den Daten in der Variablen `user_dict` (es ist ein `dict` statt eines Pydantic-Modellobjekts).

Und wenn wir aufrufen:

```Python
print(user_dict)
```

würden wir ein Python-`dict` erhalten mit:

```Python
{
    'username': 'john',
    'password': 'secret',