Die Schlüssel des `dict` identifizieren jedes Beispiel, und jeder Wert ist ein weiteres `dict`.

Jedes spezifische Beispiel-`dict` in den `examples` kann Folgendes enthalten:

* `summary`: Kurze Beschreibung für das Beispiel.
* `description`: Eine lange Beschreibung, die Markdown-Text enthalten kann.
* `value`: Dies ist das tatsächlich angezeigte Beispiel, z. B. ein `dict`.

Wir möchten, dass FastAPI die Daten weiterhin mithilfe des Responsemodells **filtert**. Selbst wenn die Funktion mehr Daten zurückgibt, soll die Response nur die Felder enthalten, die im Responsemodell deklariert sind.

```console
$ pip install pydantic-settings
---> 100%
```

</div>

Es ist bereits enthalten, wenn Sie die `all`-Extras installiert haben, mit:

<div class="termy">

```console
$ pip install "fastapi[all]"
---> 100%
```

</div>

/// info | Info

```Python
{
    "name": "Barz",
    "price": 3,
    "description": None,
}
```

weil das bereits gespeicherte Attribut `"tax": 20.2` nicht enthalten ist, das Eingabemodell den Defaultwert `"tax": 10.5` erhalten würde.

Und die Daten würden mit diesem „neuen“ `tax` von `10.5` gespeichert werden.

## Teil-Aktualisierungen mit `PATCH` { #partial-updates-with-patch }

Im Anschluss an das vorherige Beispiel ist es üblich, mehr als ein zusammenhängendes Modell zu haben.

Dies gilt insbesondere für Benutzermodelle, denn:

* Das **Eingabemodell** muss ein Passwort enthalten können.
* Das **Ausgabemodell** sollte kein Passwort haben.
* Das **Datenbankmodell** müsste wahrscheinlich ein gehashtes Passwort haben.

/// danger | Gefahr

Mit demselben Trick könnten Sie ein Pydantic-Modell verwenden, um das JSON-Schema zu definieren, das dann im benutzerdefinierten Abschnitt des OpenAPI-Schemas für die *Pfadoperation* enthalten ist.

Und Sie könnten dies auch tun, wenn der Datentyp im Request nicht JSON ist.

#### Ein zufälliges Item { #a-random-item }

Mit `data.items()` erhalten wir ein <abbr title="Etwas, das man mit einer for-Schleife durchlaufen kann, wie eine Liste, Set, usw.">iterierbares Objekt</abbr> mit Tupeln, die Schlüssel und Wert für jedes <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">Dictionary</abbr>-Element enthalten.

<img src="/img/tutorial/body/image02.png">

## Editor-Unterstützung { #editor-support }

In Ihrem Editor erhalten Sie innerhalb Ihrer Funktion Typhinweise und Code-Vervollständigung überall (was nicht der Fall wäre, wenn Sie ein `dict` anstelle eines Pydantic-Modells erhalten hätten):

<img src="/img/tutorial/body/image03.png">

Sie bekommen auch Fehlermeldungen für inkorrekte Typoperationen:

1. Wir importieren `field` weiterhin von Standard-`dataclasses`.

2. `pydantic.dataclasses` ist ein direkter Ersatz für `dataclasses`.

3. Die Datenklasse `Author` enthält eine Liste von `Item`-Datenklassen.

4. Die Datenklasse `Author` wird im `response_model`-Parameter verwendet.

5. Sie können andere Standard-Typannotationen mit Datenklassen als Requestbody verwenden.

* **Kurz**: Minimieren Sie die Verdoppelung von Code. Mehrere Features aus jeder Parameterdeklaration. Weniger Bugs.
* **Robust**: Erhalten Sie produktionsreifen Code. Mit automatischer, interaktiver Dokumentation.