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Da SQLModel auf SQLAlchemy basiert, können Sie problemlos **jede von SQLAlchemy unterstützte Datenbank** verwenden (was auch bedeutet, dass sie von SQLModel unterstützt werden), wie:

* PostgreSQL
* MySQL
* SQLite
* Oracle
* Microsoft SQL Server, usw.

Wenn Sie eine ältere Version haben, würden Sie Fehler erhalten, beim Versuch, `Annotated` zu verwenden.

Stellen Sie sicher, dass Sie [die FastAPI-Version aktualisieren](../deployment/versions.md#upgrading-the-fastapi-versions){.internal-link target=_blank}, auf mindestens Version 0.95.1, bevor Sie `Annotated` verwenden.

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## Verwenden von `Annotated` im Typ für den `q`-Parameter { #use-annotated-in-the-type-for-the-q-parameter }

Um einen Artikel zu aktualisieren, können Sie die <a href="https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/PUT" class="external-link" target="_blank">HTTP `PUT`</a> Operation verwenden.

Sie können den `jsonable_encoder` verwenden, um die empfangenen Daten in etwas zu konvertieren, das als JSON gespeichert werden kann (z. B. in einer NoSQL-Datenbank). Zum Beispiel, um ein `datetime` in einen `str` zu konvertieren.

* `title`: der Titel Ihrer API.
* `oauth2_redirect_url`: Sie können hier `app.swagger_ui_oauth2_redirect_url` verwenden, um die Standardeinstellung zu verwenden.

Durch die Verwendung eines vorgefertigten Containerimages ist es sehr einfach, verschiedene Tools zu **kombinieren** und zu verwenden. Zum Beispiel, um eine neue Datenbank auszuprobieren. In den meisten Fällen können Sie die **offiziellen Images** verwenden und diese einfach mit Umgebungsvariablen konfigurieren.

Hierbei können Sie **Typannotationen** genauso verwenden, wie Sie es bei Werten von Funktions-**Parametern** machen; verwenden Sie Pydantic-Modelle, Listen, Dicts und skalare Werte wie Nummern, Booleans, usw.

{* ../../docs_src/response_model/tutorial001_01_py310.py hl[16,21] *}

FastAPI wird diesen Rückgabetyp verwenden, um:

* Die zurückzugebenden Daten zu **validieren**.

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py39.py hl[15:20, 22] *}

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.

Dann verwenden wir den Request direkt und extrahieren den Body als `bytes`. Das bedeutet, dass FastAPI nicht einmal versucht, die Request-Payload als JSON zu parsen.

<div class="termy">

```console
$ python -m venv .venv
```

</div>

/// details | Was dieser Befehl bedeutet

* `python`: das Programm namens `python` verwenden
* `-m`: ein Modul als Skript aufrufen, wir geben als nächstes an, welches Modul
* `venv`: das Modul namens `venv` verwenden, das normalerweise mit Python installiert wird

* Sie deklariert außerdem ein optionales `last_query`-Cookie, ein `str`.
    * Wenn der Benutzer keine Query `q` übermittelt hat, verwenden wir die zuletzt übermittelte Query, die wir zuvor in einem Cookie gespeichert haben.

## Die Abhängigkeit verwenden { #use-the-dependency }

Diese Abhängigkeit verwenden wir nun wie folgt:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[23] *}

/// info | Info

Dieses Beispiel ist jedoch immer noch gültig und zeigt, wie mit den internen Komponenten interagiert wird.

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Wir können denselben Ansatz auch verwenden, um in einem Exceptionhandler auf den Requestbody zuzugreifen.