### Zusätzliche optionale Abhängigkeiten { #additional-optional-dependencies }

Es gibt einige zusätzliche Abhängigkeiten, die Sie installieren möchten.

Zusätzliche optionale Pydantic-Abhängigkeiten:

Sie könnten eine erste Abhängigkeit („Dependable“) wie folgt erstellen:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[8:9] *}

Diese deklariert einen optionalen Query-Parameter `q` vom Typ `str` und gibt ihn dann einfach zurück.

Das ist recht einfach (nicht sehr nützlich), hilft uns aber dabei, uns auf die Funktionsweise der Unterabhängigkeiten zu konzentrieren.

Sehen wir uns das alles anhand eines Beispiels an.

Stellen Sie sich vor, Sie entwickeln eine Anwendung, mit der Sie Rechnungen erstellen können.

Diese Rechnungen haben eine `id`, einen optionalen `title`, einen `customer` (Kunde) und ein `total` (Gesamtsumme).

Der Benutzer Ihrer API (ein externer Entwickler) erstellt mit einem POST-Request eine Rechnung in Ihrer API.

Dann wird Ihre API (stellen wir uns vor):

Wenn Sie also Teil-Aktualisierungen empfangen wollen, die alle Attribute auslassen können, müssen Sie ein Modell haben, dessen Attribute alle als optional gekennzeichnet sind (mit Defaultwerten oder `None`).

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[8] *}

Diese Parameter werden von **FastAPI** verwendet, um die Abhängigkeit „aufzulösen“.

In beiden Fällen wird sie haben:

* Einen optionalen `q`-Query-Parameter, der ein `str` ist.
* Einen `skip`-Query-Parameter, der ein `int` ist, mit einem Defaultwert `0`.
* Einen `limit`-Query-Parameter, der ein `int` ist, mit einem Defaultwert `100`.

* `tags: List[str] = []` hat eine leere Liste als Defaultwert: `[]`.

Aber Sie möchten diese vielleicht vom Resultat ausschließen, wenn Sie gar nicht gesetzt wurden.

Wenn Sie zum Beispiel Modelle mit vielen optionalen Attributen in einer NoSQL-Datenbank haben, und Sie möchten nicht ellenlange JSON-Responses voller Defaultwerte senden.

### Den `response_model_exclude_unset`-Parameter verwenden { #use-the-response-model-exclude-unset-parameter }

    List<Optional<Object>> optionals = ImmutableList.of(Optional.absent(), Optional.absent());
    assertThat(Optional.presentInstances(optionals)).isEmpty();
  }

  public void testPresentInstances_somePresent() {
    List<Optional<String>> optionals =
        ImmutableList.of(Optional.of("a"), Optional.<String>absent(), Optional.of("c"));

* `limit=10`: weil das der Defaultwert ist

## Optionale Parameter { #optional-parameters }

Auf die gleiche Weise können Sie optionale Query-Parameter deklarieren, indem Sie deren Defaultwert auf `None` setzen:

{* ../../docs_src/query_params/tutorial002_py310.py hl[7] *}

In diesem Fall wird der Funktionsparameter `q` optional und standardmäßig `None` sein.

/// check | Testen

```

////

#### `Union` oder `Optional` verwenden? { #using-union-or-optional }

Wenn Sie eine Python-Version unterhalb 3.10 verwenden, hier ist mein sehr **subjektiver** Standpunkt dazu:

* 🚨 Vermeiden Sie `Optional[SomeType]`
* Stattdessen ✨ **verwenden Sie `Union[SomeType, None]`** ✨.

   *
   * <p><b>Java 9 users:</b> use {@code optional.stream()} instead.
   */
  @Beta
  @InlineMe(replacement = "optional.stream()")
  @InlineMeValidationDisabled("Java 9+ API only")
  public static IntStream stream(OptionalInt optional) {
    return optional.isPresent() ? IntStream.of(optional.getAsInt()) : IntStream.empty();
  }

  /**
   * If a value is present in {@code optional}, returns a stream containing only that element,