Aber nun wissen Sie, dass Sie sie in **FastAPI** immer dann verwenden können, wenn Sie sie brauchen.

## Defaultwerte { #default-values }

Natürlich können Sie Defaultwerte verwenden, die nicht `None` sind.

Sie können <a href="https://github.com/pydantic/bump-pydantic" class="external-link" target="_blank">`bump-pydantic`</a> vom selben Pydantic-Team verwenden.

Dieses Tool hilft Ihnen, den Großteil des zu ändernden Codes automatisch anzupassen.

## Zusammenfassung { #recap }

Mit Pydantic Settings können Sie die Einstellungen oder Konfigurationen für Ihre Anwendung verwalten und dabei die gesamte Leistungsfähigkeit der Pydantic-Modelle nutzen.

* Durch die Verwendung einer Abhängigkeit können Sie das Testen vereinfachen.
* Sie können `.env`-Dateien damit verwenden.

/// tip | Tipp

Dies ist ein Low-Level-Erweiterungspunkt.

Wenn Sie nur zusätzliche Responses deklarieren müssen, können Sie dies bequemer mit [Zusätzliche Responses in OpenAPI](additional-responses.md){.internal-link target=_blank} tun.

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## Ersetzendes Aktualisieren mit `PUT` { #update-replacing-with-put }

Um einen Artikel zu aktualisieren, können Sie die <a href="https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/PUT" class="external-link" target="_blank">HTTP `PUT`</a> Operation verwenden.

/// tip | Tipp

Beachten Sie, dass Defaultwerte alles Mögliche sein können, nicht nur `None`.

Sie können eine Liste (`[]`), ein `float` `10.5`, usw. sein.

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### `response_model_include` und `response_model_exclude` { #response-model-include-and-response-model-exclude }

Sie können auch die Parameter `response_model_include` und `response_model_exclude` im **Pfadoperation-Dekorator** verwenden.

Bedenken Sie, dass Datenklassen nicht alles können, was Pydantic-Modelle können.

Daher müssen Sie möglicherweise weiterhin Pydantic-Modelle verwenden.

Wenn Sie jedoch eine Menge Datenklassen herumliegen haben, ist dies ein guter Trick, um sie für eine Web-API mithilfe von FastAPI zu verwenden. 🤓

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## Datenklassen in `response_model` { #dataclasses-in-response-model }

Wir könnten es besser machen.

Wir können ein `UserBase`-Modell deklarieren, das als Basis für unsere anderen Modelle dient. Und dann können wir Unterklassen dieses Modells erstellen, die seine Attribute (Typdeklarationen, Validierung usw.) erben.

Die ganze Datenkonvertierung, -validierung, -dokumentation usw. wird immer noch wie gewohnt funktionieren.

# Beispiel-Request-Daten deklarieren { #declare-request-example-data }

Sie können Beispiele für die Daten deklarieren, die Ihre App empfangen kann.

Hier sind mehrere Möglichkeiten, das zu tun.

## Zusätzliche JSON-Schemadaten in Pydantic-Modellen { #extra-json-schema-data-in-pydantic-models }

Sie können `examples` („Beispiele“) für ein Pydantic-Modell deklarieren, welche dem generierten JSON-Schema hinzugefügt werden.

# GraphQL { #graphql }

Da **FastAPI** auf dem **ASGI**-Standard basiert, ist es sehr einfach, jede **GraphQL**-Bibliothek zu integrieren, die auch mit ASGI kompatibel ist.

Sie können normale FastAPI-*Pfadoperationen* mit GraphQL in derselben Anwendung kombinieren.

/// tip | Tipp

**GraphQL** löst einige sehr spezifische Anwendungsfälle.

Es hat **Vorteile** und **Nachteile** im Vergleich zu gängigen **Web-APIs**.