assert response.json() == {
        "detail": [
            {
                "type": "model_attributes_type",
                "loc": ["body"],
                "msg": "Input should be a valid dictionary or object to extract fields from",
                "input": "name=Foo&price=50.5",
            }
        ]
    }


def test_explicit_content_type(client: TestClient):
    response = client.post(

    In diesem Fall handelt es sich um eine Liste von `Item`-Datenklassen.

6. Hier geben wir ein <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">Dictionary</abbr> zurück, das `items` enthält, welches eine Liste von Datenklassen ist.

* «the default value»: «der Defaultwert»
* «the default value»: NOT «der Standardwert»
* «the default declaration»: «die Default-Deklaration»
* «the deployment»: «das Deployment»
* «the dict»: «das Dict»
* «the dictionary»: «das Dictionary»
* «the enumeration»: «die Enumeration»
* «the enum»: «das Enum»
* «the engine»: «die Engine»
* «the error response»: «die Error-Response»
* «the event»: «das Event»
* «the exception»: «die Exception»

            }
        }
    }
}
```

### Benutzerdefiniertes OpenAPI-*Pfadoperation*-Schema { #custom-openapi-path-operation-schema }

Das <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">Dictionary</abbr> in `openapi_extra` wird mit dem automatisch generierten OpenAPI-Schema für die *Pfadoperation* zusammengeführt (mittels Deep Merge).

5. You can use other standard type annotations with dataclasses as the request body.

    In this case, it's a list of `Item` dataclasses.

6. Here we are returning a dictionary that contains `items` which is a list of dataclasses.

    FastAPI is still capable of <abbr title="converting the data to a format that can be transmitted">serializing</abbr> the data to JSON.

Wenn Sie Teil-Aktualisierungen entgegennehmen, ist der `exclude_unset`-Parameter in der `.model_dump()`-Methode von Pydantic-Modellen sehr nützlich.

Wie in `item.model_dump(exclude_unset=True)`.

Das wird ein <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">`dict`</abbr> erstellen, mit nur den Daten, die gesetzt wurden, als das `item`-Modell erstellt wurde, Defaultwerte ausgeschlossen.

Zum Beispiel könnten Sie **ein Dictionary zurückgeben** wollen, oder ein Datenbank-Objekt, aber **es als Pydantic-Modell deklarieren**. Auf diese Weise übernimmt das Pydantic-Modell alle Datendokumentation, -validierung, usw. für das Objekt, welches Sie zurückgeben (z. B. ein Dictionary oder ein Datenbank-Objekt).

Zum Beispiel deklariert das obige Modell ein JSON „`object`“ (oder Python-<abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">`dict`</abbr>) wie dieses:

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "description": "An optional description",
    "price": 45.2,

Wir konvertieren dieses iterierbare Objekt mit `list(data.items())` in eine richtige `list`.

Diese zusätzlichen Informationen werden unverändert zum für dieses Modell ausgegebenen **JSON-Schema** hinzugefügt und in der API-Dokumentation verwendet.