Sie können dem automatisch generierten Schema also zusätzliche Daten hinzufügen.

Es gibt Fälle, da möchten Sie einen Datentyp (etwa ein Pydantic-Modell) in etwas konvertieren, das kompatibel mit JSON ist (etwa ein `dict`, eine `list`, usw.).

Zum Beispiel, wenn Sie es in einer Datenbank speichern möchten.

Dafür bietet **FastAPI** eine Funktion `jsonable_encoder()`.

## `jsonable_encoder` verwenden { #using-the-jsonable-encoder }

Stellen wir uns vor, Sie haben eine Datenbank `fake_db`, die nur JSON-kompatible Daten entgegennimmt.

///

## Die Default-Exceptionhandler überschreiben { #override-the-default-exception-handlers }

**FastAPI** hat einige Default-Exceptionhandler.

Diese Handler sind dafür verantwortlich, die 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.

## Verwendung des `jsonable_encoder` in einer `Response` { #using-the-jsonable-encoder-in-a-response }

Da **FastAPI** keine Änderungen an einer von Ihnen zurückgegebenen `Response` vornimmt, müssen Sie sicherstellen, dass deren Inhalt dafür bereit ist.

Sie können beispielsweise kein Pydantic-Modell in eine `JSONResponse` einfügen, ohne es zuvor in ein `dict` zu konvertieren, bei dem alle Datentypen (wie `datetime`, `UUID`, usw.) in JSON-kompatible Typen konvertiert wurden.

///

```Python
commons: CommonQueryParams ...
```

////

... keine besondere Bedeutung für **FastAPI**. FastAPI verwendet es nicht für die Datenkonvertierung, -validierung, usw. (da es dafür `Depends(CommonQueryParams)` verwendet).

Sie könnten tatsächlich einfach schreiben:

//// tab | Python 3.9+

```Python
commons: Annotated[Any, Depends(CommonQueryParams)]
```

////

    * Es gibt jedoch einen bestimmten „Flow“, der perfekt für die direkte Abwicklung der Authentifizierung in derselben Anwendung verwendet werden kann:
        * `password`: Einige der nächsten Kapitel werden Beispiele dafür behandeln.
* `openIdConnect`: bietet eine Möglichkeit, zu definieren, wie OAuth2-Authentifizierungsdaten automatisch ermittelt werden können.

#### Ein „professioneller“ Angriff { #a-professional-attack }

Natürlich würden die Angreifer das alles nicht von Hand versuchen, sondern ein Programm dafür schreiben, möglicherweise mit Tausenden oder Millionen Tests pro Sekunde. Und würden jeweils nur einen zusätzlichen richtigen Buchstaben erhalten.

Mit diesen Ideen kann JWT für weitaus anspruchsvollere Szenarien verwendet werden.

* den Pfad-Parameter `item_id` mit `Path` deklarieren
* sie in einer anderen Reihenfolge haben
* nicht `Annotated` verwenden

... möchten, dann hat Python eine kleine Spezial-Syntax dafür.

Übergeben Sie `*`, als den ersten Parameter der Funktion.

## Liste von Modellen { #list-of-models }

Auf die gleiche Weise können Sie Responses von Listen von Objekten deklarieren.

Dafür verwenden Sie Pythons Standard-`typing.List` (oder nur `list` in Python 3.9 und höher):

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial004_py39.py hl[18] *}

## Response mit beliebigem `dict` { #response-with-arbitrary-dict }