```python
from typing import Any


def some_function(data: Any):
    print(data)
```

### Generic tipler { #generic-types }

Bazı tipler, köşeli parantez içinde "type parameters" alarak iç tiplerini tanımlayabilir; örneğin "string listesi" `list[str]` olarak bildirilir.

Eğer dönüş tipi annotation’ını eklerseniz, araçlar ve editörler (doğru şekilde) fonksiyonunuzun, declare ettiğiniz tipten (ör. Pydantic model) farklı bir tip (ör. dict) döndürdüğünü söyleyip hata verir.

Bu gibi durumlarda, dönüş tipi yerine *path operation decorator* parametresi olan `response_model`’i kullanabilirsiniz.

Wenn Sie eine zweiminütige Auffrischung benötigen, wie man Python-Typen verwendet (auch wenn Sie FastAPI nicht benutzen), schauen Sie sich das kurze Tutorial an: [Einführung in Python-Typen](python-types.md).

Sie schreiben Standard-Python mit Typen:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Deklarieren Sie eine Variable als ein str

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

Dafür verwenden Sie Pythons Standard-`list`:

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial004_py310.py hl[18] *}

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

Sie können auch eine Response deklarieren, die ein beliebiges `dict` zurückgibt, indem Sie nur die Typen der Schlüssel und Werte ohne ein Pydantic-Modell deklarieren.

### Um Schließung bitten { #ask-to-close }

Wenn die Person antwortet, besteht eine hohe Chance, dass Sie ihr Problem gelöst haben. Herzlichen Glückwunsch, **Sie sind ein Held**! 🦸

* Wenn es tatsächlich das Problem gelöst hat, können Sie sie darum bitten:

    * In GitHub-Diskussionen: den Kommentar als **Antwort** zu markieren.

Body’yi, key’leri bir tipte ve value’ları başka bir tipte olan bir `dict` olarak da tanımlayabilirsiniz.

Bu şekilde (Pydantic modellerinde olduğu gibi) geçerli field/attribute adlarının önceden ne olduğunu bilmeniz gerekmez.

Bu, önceden bilmediğiniz key’leri almak istediğiniz durumlarda faydalıdır.

---

Bir diğer faydalı durum da key’lerin başka bir tipte olmasını istediğiniz zamandır (ör. `int`).

Zu existieren.

Die Idee, mehrere Dinge (Datenvalidierung, Serialisierung und Dokumentation) mit denselben Python-Typen zu deklarieren, welche gleichzeitig eine hervorragende Editorunterstützung bieten, hielt ich für eine brillante Idee.

Und nach einer langen Suche nach einem ähnlichen Framework und dem Testen vieler verschiedener Alternativen, war APIStar die beste verfügbare Option.

# WebSockets testen { #testing-websockets }

Sie können denselben `TestClient` zum Testen von WebSockets verwenden.

Dazu verwenden Sie den `TestClient` in einer `with`-Anweisung, eine Verbindung zum WebSocket herstellend:

{* ../../docs_src/app_testing/tutorial002_py310.py hl[27:31] *}

/// note | Hinweis

Weitere Informationen finden Sie in Starlettes Dokumentation zum [Testen von WebSockets](https://www.starlette.dev/testclient/#testing-websocket-sessions).

///

### Eine *Pfadoperation* erstellen, um es zu testen { #create-a-path-operation-to-test-it }

Um nun testen zu können, ob alles funktioniert, erstellen Sie eine *Pfadoperation*:

{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial001_py310.py hl[36:38] *}

### Es testen { #test-it }

    print(data)
```

### Generische Typen { #generic-types }

Einige Typen können „Typ-Parameter“ in eckigen Klammern annehmen, um ihre inneren Typen zu definieren, z. B. eine „Liste von Strings“ würde als `list[str]` deklariert.

Diese Typen, die Typ-Parameter annehmen können, werden **generische Typen** oder **Generics** genannt.

Sie können dieselben eingebauten Typen als Generics verwenden (mit eckigen Klammern und Typen darin):