Sie akzeptiert zum Beispiel keine `datetime`-Objekte, da die nicht kompatibel mit JSON sind.

Ein `datetime`-Objekt müsste also in einen `str` umgewandelt werden, der die Daten im <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601" class="external-link" target="_blank">ISO-Format</a> enthält.

Genauso würde die Datenbank kein Pydantic-Modell (ein Objekt mit Attributen) akzeptieren, sondern nur ein `dict`.

Angenommen, Sie möchten eine *Pfadoperation* haben, die das Aktualisieren von Artikeln ermöglicht und bei Erfolg den HTTP-Statuscode 200 „OK“ zurückgibt.

Sie möchten aber auch, dass sie neue Artikel akzeptiert. Und wenn die Elemente vorher nicht vorhanden waren, werden diese Elemente erstellt und der HTTP-Statuscode 201 „Created“ zurückgegeben.

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/// info

In Pydantic Version 1 erfolgte die Konfiguration in einer internen Klasse `Config`, in Pydantic Version 2 erfolgt sie in einem Attribut `model_config`. Dieses Attribut akzeptiert ein `dict`. Um automatische Codevervollständigung und Inline-Fehlerberichte zu erhalten, können Sie `SettingsConfigDict` importieren und verwenden, um dieses `dict` zu definieren.

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Und **FastAPI**s `HTTPException`-Fehlerklasse erbt von Starlettes `HTTPException`-Fehlerklasse.

Der einzige Unterschied besteht darin, dass **FastAPIs** `HTTPException` alles für das Feld `detail` akzeptiert, was nach JSON konvertiert werden kann, während Starlettes `HTTPException` nur Strings zulässt.

Sie können also weiterhin **FastAPI**s `HTTPException` wie üblich in Ihrem Code auslösen.

```Python
say_hi()  # Oh, nein, das löst einen Fehler aus! 😱
```

Der `name` Parameter wird **immer noch benötigt** (nicht *optional*), weil er keinen Default-Wert hat. `name` akzeptiert aber dennoch `None` als Wert:

```Python
say_hi(name=None)  # Das funktioniert, None is gültig 🎉
```

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### `Response`

Die Hauptklasse `Response`, alle anderen Responses erben von ihr.

Sie können sie direkt zurückgeben.

Sie akzeptiert die folgenden Parameter:

* `content` – Ein `str` oder `bytes`.
* `status_code` – Ein `int`-HTTP-Statuscode.
* `headers` – Ein `dict` von Strings.

//// tab | Pydantic v2

In Pydantic Version 2 würden Sie das Attribut `model_config` verwenden, das ein `dict` akzeptiert, wie beschrieben in <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/api/config/" class="external-link" target="_blank">Pydantic-Dokumentation: Configuration</a>.

Dieser Parameter muss so etwas wie eine Funktion sein.

Sie **rufen diese nicht direkt auf** (fügen Sie am Ende keine Klammern hinzu), sondern übergeben sie einfach als Parameter an `Depends()`.

Und diese Funktion akzeptiert Parameter auf die gleiche Weise wie *Pfadoperation-Funktionen*.

/// tip | "Tipp"

Im nächsten Kapitel erfahren Sie, welche anderen „Dinge“, außer Funktionen, Sie als Abhängigkeiten verwenden können.

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Dies wird **FastAPI** wissen lassen, dass dieser Parameter erforderlich ist.

### Erforderlich, kann `None` sein

Sie können deklarieren, dass ein Parameter `None` akzeptiert, aber dennoch erforderlich ist. Das zwingt Clients, den Wert zu senden, selbst wenn er `None` ist.

Um das zu machen, deklarieren Sie, dass `None` ein gültiger Typ ist, aber verwenden Sie dennoch `...` als Default:

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Ein anderer nützlicher Anwendungsfall ist, wenn Sie Schlüssel eines anderen Typs haben wollen, z. B. `int`.

Das schauen wir uns mal an.

Im folgenden Beispiel akzeptieren Sie irgendein `dict`, solange es `int`-Schlüssel und `float`-Werte hat.

//// tab | Python 3.9+

```Python hl_lines="7"
{!> ../../docs_src/body_nested_models/tutorial009_py39.py!}
```

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