Es gibt mehrere Parameter, die Sie Ihrem *Pfadoperation-Dekorator* übergeben können, um ihn zu konfigurieren.

/// warning | Achtung

Beachten Sie, dass diese Parameter direkt dem *Pfadoperation-Dekorator* übergeben werden, nicht der *Pfadoperation-Funktion*.

///

## Response-Statuscode { #response-status-code }

# Body – Verschachtelte Modelle { #body-nested-models }

Mit **FastAPI** können Sie (dank Pydantic) beliebig tief verschachtelte Modelle definieren, validieren, dokumentieren und verwenden.

## Listen als Felder { #list-fields }

Sie können ein Attribut als Kindtyp definieren, zum Beispiel eine Python-`list`.

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial001_py310.py hl[12] *}

### Einfache Typen { #simple-types }

Sie können alle Standard-Python-Typen deklarieren, nicht nur `str`.

Zum Beispiel diese:

* `int`
* `float`
* `bool`
* `bytes`

{* ../../docs_src/python_types/tutorial005_py39.py hl[1] *}

### Generische Typen mit Typ-Parametern { #generic-types-with-type-parameters }

Sie können einen Parameter vom Typ `Response` in Ihrer *Pfadoperation-Funktion* deklarieren.

Und dann können Sie Cookies in diesem *vorübergehenden* <abbr title="Response – Antwort: Daten, die der Server zum anfragenden Client zurücksendet">Response</abbr>-Objekt setzen.

{* ../../docs_src/response_cookies/tutorial002_py39.py hl[1, 8:9] *}

Sie können <a href="https://github.com/pydantic/bump-pydantic" class="external-link" target="_blank">`bump-pydantic`</a> vom selben Pydantic-Team verwenden.

Dieses Tool hilft Ihnen, den Großteil des zu ändernden Codes automatisch anzupassen.

# Query-Parameter-Modelle { #query-parameter-models }

Wenn Sie eine Gruppe von **Query-Parametern** haben, die miteinander in Beziehung stehen, können Sie ein **Pydantic-Modell** erstellen, um diese zu deklarieren.

Dadurch können Sie das **Modell an mehreren Stellen wiederverwenden** und gleichzeitig Validierungen und Metadaten für alle Parameter auf einmal deklarieren. 😎

/// note | Hinweis

Dies wird seit FastAPI Version `0.115.0` unterstützt. 🤓

///

## Zusammenfassung { #recap }

Mit Pydantic Settings können Sie die Einstellungen oder Konfigurationen für Ihre Anwendung verwalten und dabei die gesamte Leistungsfähigkeit der Pydantic-Modelle nutzen.

* Durch die Verwendung einer Abhängigkeit können Sie das Testen vereinfachen.
* Sie können `.env`-Dateien damit verwenden.

Außerdem ist Groß-/Klein­schrei­bung in HTTP-Headern nicht relevant, daher können Sie sie im Standard-Python-Stil (auch bekannt als „snake_case“) deklarieren.

Sie können also `user_agent` verwenden, wie Sie es normalerweise im Python-Code tun würden, anstatt die Anfangsbuchstaben wie bei `User_Agent` großzuschreiben oder Ähnliches.

# Cookie-Parameter-Modelle { #cookie-parameter-models }

Wenn Sie eine Gruppe von **Cookies** haben, die zusammengehören, können Sie ein **Pydantic-Modell** erstellen, um diese zu deklarieren. 🍪

Damit können Sie das Modell an **mehreren Stellen wiederverwenden** und auch Validierungen und Metadaten für alle Parameter gleichzeitig deklarieren. 😎

/// note | Hinweis

Dies wird seit FastAPI Version `0.115.0` unterstützt. 🤓

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/// tip | Tipp

{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py39.py hl[20] *}

/// tip | Tipp

Sie können den Wert `"lenet"` außerdem mittels `ModelName.lenet.value` abrufen.

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#### *Enumeration-Member* zurückgeben { #return-enumeration-members }

Sie können *Enum-Member* in ihrer *Pfadoperation* zurückgeben, sogar verschachtelt in einem JSON-Body (z. B. als `dict`).