Und dann parsen wir in unserem Code diesen YAML-Inhalt direkt und verwenden dann wieder dasselbe Pydantic-Modell, um den YAML-Inhalt zu validieren:

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py39.py hl[24:31] *}

/// tip | Tipp

Hier verwenden wir dasselbe Pydantic-Modell wieder.

```Python
UserInDB(
    username = user_dict["username"],
    password = user_dict["password"],
    email = user_dict["email"],
    full_name = user_dict["full_name"],
)
```

#### Ein Pydantic-Modell aus dem Inhalt eines anderen { #a-pydantic-model-from-the-contents-of-another }

Da wir im obigen Beispiel `user_dict` von `user_in.model_dump()` bekommen haben, wäre dieser Code:

```Python
user_dict = user_in.model_dump()

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial013_an_py39.py hl[9] *}

/// note | Hinweis

Beachten Sie, dass FastAPI in diesem Fall den Inhalt der Liste nicht überprüft.

Zum Beispiel würde `list[int]` überprüfen (und dokumentieren), dass der Inhalt der Liste Ganzzahlen sind. Aber `list` alleine würde das nicht.

///

## Mehr Metadaten deklarieren { #declare-more-metadata }

![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-02-redoc-simple.png)

## Beispielaktualisierung { #example-upgrade }

Ändern Sie jetzt die Datei `main.py`, um den <abbr title="Body – Körper, Inhalt: Der eigentliche Inhalt einer Nachricht, nicht die Metadaten">Body</abbr> eines `PUT`-Requests zu empfangen.

Deklarieren Sie den Body mit Standard-Python-Typen, dank Pydantic.

```Python hl_lines="4  9-12  25-27"

    Result (German):

        «««
        <abbr title="Input/Output – Eingabe/Ausgabe: Lesen oder Schreiben auf der Festplatte, Netzwerkkommunikation.">I/O</abbr>
        <abbr title="Content Delivery Network – Inhalte auslieferndes Netzwerk: Dienst, der statische Dateien bereitstellt.">CDN</abbr>
        <abbr title="Integrated Development Environment – Integrierte Entwicklungsumgebung: Ähnlich einem Code-Editor">IDE</abbr>
        »»»