Die darunter liegende Funktion wird also für jede Argumentkombination einmal ausgeführt. Und dann werden die von jeder dieser Argumentkombinationen zurückgegebenen Werte immer wieder verwendet, wenn die Funktion mit genau derselben Argumentkombination aufgerufen wird.

Wenn Sie beispielsweise eine Funktion haben:

```Python
@lru_cache

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.

Aber genauso hätten wir es auch auf andere Weise validieren können.

Das gleiche wird passieren, wenn Sie eine <abbr title="Eine Union mehrerer Typen bedeutet: „Irgendeiner dieser Typen“">Union</abbr> mehrerer Typen haben, und einer oder mehrere sind nicht gültige Pydantic-Typen. Zum Beispiel funktioniert folgendes nicht 💥:

Mehr erfahren Sie am Ende dieser Seite.

///

## Zusätzliche Argumente für `Field` { #field-additional-arguments }

Wenn Sie `Field()` mit Pydantic-Modellen verwenden, können Sie ebenfalls zusätzliche `examples` deklarieren:

Dann können Sie ein `alias` deklarieren, und dieser Alias wird verwendet, um den Parameterwert zu finden:

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial009_an_py310.py hl[9] *}

## Parameter als deprecatet ausweisen { #deprecating-parameters }

Nehmen wir an, Ihnen gefällt dieser Parameter nicht mehr.

    in another `APIRouter` (ultimately included in the app).

    Read more about it in the
    [FastAPI docs for Bigger Applications - Multiple Files](https://fastapi.tiangolo.com/tutorial/bigger-applications/).

    ## Example

    ```python
    from fastapi import APIRouter, FastAPI

    app = FastAPI()
    router = APIRouter()

Und viele Teams verwenden ausschließlich `PUT`, selbst für nur Teil-Aktualisierungen.

Es steht Ihnen **frei**, das zu verwenden, was Sie möchten, **FastAPI** legt Ihnen keine Einschränkungen auf.

Aber dieser Leitfaden zeigt Ihnen mehr oder weniger, wie die beiden normalerweise verwendet werden.

///

### Pydantics `exclude_unset`-Parameter verwenden { #using-pydantics-exclude-unset-parameter }

Aber für `Item-Output` ist `description` **erforderlich**, es hat ein rotes Sternchen.

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/separate-openapi-schemas/image04.png">
</div>

Mit dieser Funktion von **Pydantic v2** ist Ihre API-Dokumentation **präziser**, und wenn Sie über automatisch generierte Clients und SDKs verfügen, sind diese auch präziser, mit einer besseren **Entwicklererfahrung** und Konsistenz. 🎉

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[16] *}

... und deklarieren Sie dessen Typ als das Modell, welches Sie erstellt haben, `Item`.

## Resultate { #results }

Mit nur dieser Python-Typdeklaration wird **FastAPI**:

* Den Requestbody als JSON lesen.
* Die entsprechenden Typen konvertieren (falls nötig).
* Diese Daten validieren.

        ]
    }


def test_root_token_jessica(client: TestClient):
    response = client.get("/?token=jessica")
    assert response.status_code == 200
    assert response.json() == {"message": "Hello Bigger Applications!"}


def test_root_with_no_token(client: TestClient):
    response = client.get("/")
    assert response.status_code == 422
    assert response.json() == {
        "detail": [
            {