Sie können Pfad-Parameter und den Requestbody gleichzeitig deklarieren.

**FastAPI** erkennt, dass Funktionsparameter, die mit Pfad-Parametern übereinstimmen, **vom Pfad genommen** werden sollen, und dass Funktionsparameter, welche Pydantic-Modelle sind, **vom Requestbody genommen** werden sollen.

{* ../../docs_src/body/tutorial003_py310.py hl[15:16] *}


## Requestbody- + Pfad- + Query-Parameter { #request-body-path-query-parameters }

    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()
UserInDB(**user_dict)
```

gleichwertig zu:

```Python
UserInDB(**user_in.model_dump())
```

Im vorherigen Beispiel mussten wir den `response_model`-Parameter verwenden, weil die Klassen unterschiedlich waren. Das bedeutet aber auch, wir bekommen keine Unterstützung vom Editor und anderen Tools, die den Funktions-Rückgabewert überprüfen.

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

Dann können wir mit `random.choice()` einen **zufälligen Wert** aus der Liste erhalten, also bekommen wir ein Tuple mit `(id, name)`. Es wird etwas wie `("imdb-tt0371724", "The Hitchhiker's Guide to the Galaxy")` sein.

Dann **weisen wir diese beiden Werte** des Tupels den Variablen `id` und `name` zu.

    * Automatisch Client-Code generierenden Systemen für viele Sprachen.
* Zwei interaktive Dokumentations-Weboberflächen direkt bereitstellen.

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Wir haben nur an der Oberfläche gekratzt, aber Sie bekommen schon eine Vorstellung davon, wie das Ganze funktioniert.

Versuchen Sie, diese Zeile zu ändern:

```Python
    return {"item_name": item.name, "item_id": item_id}
```

... von:

```Python