# Requestbody

Wenn Sie Daten von einem <abbr title="Client: Eine Software, die sich mit einem Server verbindet.">Client</abbr> (sagen wir, einem Browser) zu Ihrer API senden, dann senden Sie diese als einen **Requestbody** (Deutsch: Anfragekörper).

Ein **Request**body sind Daten, die vom Client zu Ihrer API gesendet werden. Ein **Response**body (Deutsch: Antwortkörper) sind Daten, die Ihre API zum Client sendet.

* Die zurückzugebenden Daten zu **validieren**.
    * 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.

Dann nimmt es 🤖 die erste erledigte Aufgabe (sagen wir, unsere „Langsam-Datei“ 📝) und bearbeitet sie weiter.

Das „Warten auf etwas anderes“ bezieht sich normalerweise auf <abbr title="Input and Output – Eingabe und Ausgabe">I/O</abbr>-Operationen, die relativ „langsam“ sind (im Vergleich zur Geschwindigkeit des Prozessors und des Arbeitsspeichers), wie etwa das Warten darauf, dass:

* die Daten des Clients über das Netzwerk empfangen wurden

Diese Handler kümmern sich darum, Default-JSON-Responses zurückzugeben, wenn Sie eine `HTTPException` `raise`n, und wenn der Request ungültige Daten enthält.

Sie können diese Exceptionhandler mit ihren eigenen überschreiben.

### Requestvalidierung-Exceptions überschreiben

Wenn ein Request ungültige Daten enthält, löst **FastAPI** intern einen `RequestValidationError` aus.

Und bietet auch einen Default-Exceptionhandler dafür.

Sie deklarieren die „Form“ der Daten als Klassen mit Attributen.

Und jedes Attribut hat einen Typ.

Dann erzeugen Sie eine Instanz dieser Klasse mit einigen Werten, und Pydantic validiert die Werte, konvertiert sie in den passenden Typ (falls notwendig) und gibt Ihnen ein Objekt mit allen Daten.

Und Sie erhalten volle Editor-Unterstützung für dieses Objekt.

Und natürlich wird das gleiche unterstützt:

* Validierung der Daten
* Serialisierung der Daten
* Dokumentation der Daten, usw.

Das funktioniert genauso wie mit Pydantic-Modellen. Und tatsächlich wird es unter der Haube mittels Pydantic auf die gleiche Weise bewerkstelligt.

!!! info

Normalerweise verwenden Sie:

* `POST`: um Daten zu erzeugen (create).
* `GET`: um Daten zu lesen (read).
* `PUT`: um Daten zu aktualisieren (update).
* `DELETE`: um Daten zu löschen (delete).

In OpenAPI wird folglich jede dieser HTTP-Methoden als „Operation“ bezeichnet.

Wir werden sie auch „**Operationen**“ nennen.

# Beispiel-Request-Daten deklarieren

Sie können Beispiele für die Daten deklarieren, die Ihre Anwendung empfangen kann.

Hier sind mehrere Möglichkeiten, das zu tun.

## Zusätzliche JSON-Schemadaten in Pydantic-Modellen

Sie können `examples` („Beispiele“) für ein Pydantic-Modell deklarieren, welche dem generierten JSON-Schema hinzugefügt werden.

=== "Python 3.10+ Pydantic v2"

    ```Python hl_lines="13-24"

## Anwendungsfall

Stellen Sie sich zum Beispiel vor, Sie möchten standardmäßig den HTTP-Statuscode „OK“ `200` zurückgeben.

Wenn die Daten jedoch nicht vorhanden waren, möchten Sie diese erstellen und den HTTP-Statuscode „CREATED“ `201` zurückgeben.

Sie möchten aber dennoch in der Lage sein, die von Ihnen zurückgegebenen Daten mit einem `response_model` zu filtern und zu konvertieren.

In diesen Fällen können Sie einen `Response`-Parameter verwenden.

!!! tip "Tipp"
    Mit `passlib` können Sie sogar konfigurieren, Passwörter zu lesen, die von **Django**, einem **Flask**-Sicherheit-Plugin, oder vielen anderen erstellt wurden.

    So könnten Sie beispielsweise die gleichen Daten aus einer Django-Anwendung in einer Datenbank mit einer FastAPI-Anwendung teilen. Oder schrittweise eine Django-Anwendung migrieren, während Sie dieselbe Datenbank verwenden.