full_name = user_dict["full_name"],
    hashed_password = hashed_password,
)
```

/// warning | Achtung

Die unterstützenden zusätzlichen Funktionen `fake_password_hasher` und `fake_save_user` dienen nur zur Demo eines möglichen Datenflusses, bieten jedoch natürlich keine echte Sicherheit.

///

## Verdopplung vermeiden { #reduce-duplication }

Die Reduzierung von Code-Verdoppelung ist eine der Kernideen von **FastAPI**.

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).

Sie können dem automatisch generierten Schema also zusätzliche Daten hinzufügen.

you)

Ich versuche nicht, alles einzudeutschen. Das bezieht sich besonders auf Begriffe aus dem Bereich der Programmierung. Ich wandele zwar korrekt in Großschreibung um und setze Bindestriche, wo notwendig, aber ansonsten lasse ich solch ein Wort unverändert. Beispielsweise wird aus dem englischen Wort «string» in der deutschen Übersetzung «String», aber nicht «Zeichenkette». Oder aus dem englischen Wort «request body» wird in der deutschen Übersetzung «Requestbody», aber nicht «Anfragekörper»....

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.

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:24] *}

### Pydantics `update`-Parameter verwenden { #using-pydantics-update-parameter }

Jetzt können Sie eine Kopie des existierenden Modells mittels `.model_copy()` erstellen, wobei Sie dem `update`-Parameter ein `dict` mit den zu ändernden Daten übergeben.

Wie in `stored_item_model.model_copy(update=update_data)`:

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[33] *}

    * Das ist insbesondere für die **Sicherheit** wichtig, mehr dazu unten.

## `response_model`-Parameter { #response-model-parameter }

Es gibt Fälle, da möchten oder müssen Sie Daten zurückgeben, die nicht genau dem entsprechen, was der Typ deklariert.

///

## Typen und Validierung { #types-and-validation }

Diese Umgebungsvariablen können nur Text-Zeichenketten verarbeiten, da sie außerhalb von Python liegen und mit anderen Programmen und dem Rest des Systems (und sogar mit verschiedenen Betriebssystemen wie Linux, Windows, macOS) kompatibel sein müssen.

# 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**.

* **Einfach**: So konzipiert, dass es einfach zu benutzen und zu erlernen ist. Weniger Zeit mit dem Lesen von Dokumentation verbringen.
* **Kurz**: Minimieren Sie die Verdoppelung von Code. Mehrere Features aus jeder Parameterdeklaration. Weniger Bugs.

Da wir in diesem Fall (ohne die Verwendung von `Annotated`) den Defaultwert `None` in der Funktion durch `Query()` ersetzen müssen, müssen wir nun den Defaultwert mit dem Parameter `Query(default=None)` setzen, er erfüllt den gleichen Zweck, diesen Defaultwert zu definieren (zumindest für FastAPI).

Also:

```Python
q: str | None = Query(default=None)
```