![Swagger UI](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-03-swagger-02.png)

* Klicken Sie auf den Button „Try it out“, damit können Sie die Parameter ausfüllen und direkt mit der API interagieren:

![Swagger UI Interaktion](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-04-swagger-03.png)

![Swagger UI](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-03-swagger-02.png)

* Click on the button "Try it out", it allows you to fill the parameters and directly interact with the API:

![Swagger UI interaction](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-04-swagger-03.png)

Aber eine dotenv-Datei muss nicht unbedingt genau diesen Dateinamen haben.

///

Pydantic unterstützt das Lesen dieser Dateitypen mithilfe einer externen Bibliothek. Weitere Informationen finden Sie unter <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/pydantic_settings/#dotenv-env-support" class="external-link" target="_blank">Pydantic Settings: Dotenv (.env) support</a>.

/// tip | Tipp

... denn es ist nicht klar, ob der Defaultwert `"rick"` oder `"morty"` sein soll.

Sie würden also (bevorzugt) schreiben:

```Python
q: Annotated[str, Query()] = "rick"
```

... oder in älteren Codebasen finden Sie:

```Python
q: str = Query(default="rick")
```

### Vorzüge von `Annotated` { #advantages-of-annotated }

Schon bevor **JSON Schema** `examples` unterstützte, unterstützte OpenAPI ein anderes Feld, das auch `examples` genannt wurde.

Diese **OpenAPI-spezifischen** `examples` finden sich in einem anderen Abschnitt der OpenAPI-Spezifikation. Sie sind **Details für jede *Pfadoperation***, nicht für jedes JSON-Schema.

def test_post_body(client: TestClient):
    data = {"2": 2.2, "3": 3.3}
    response = client.post("/index-weights/", json=data)
    assert response.status_code == 200, response.text
    assert response.json() == data


def test_post_invalid_body(client: TestClient):
    data = {"foo": 2.2, "3": 3.3}
    response = client.post("/index-weights/", json=data)
    assert response.status_code == 422, response.text
    assert response.json() == {

Hier ist eine kleine Vorschau, wie Sie Strawberry mit FastAPI integrieren können:

{* ../../docs_src/graphql_/tutorial001_py39.py hl[3,22,25] *}

Weitere Informationen zu Strawberry finden Sie in der <a href="https://strawberry.rocks/" class="external-link" target="_blank">Strawberry-Dokumentation</a>.

Weitere Einzelheiten finden Sie in den Bemerkungen im Quellcode oben.

## Mehr erfahren { #learn-more }

Sie können `dataclasses` auch mit anderen Pydantic-Modellen kombinieren, von ihnen erben, sie in Ihre eigenen Modelle einbinden, usw.

          - --update-existing
        files: ^docs/en/docs/.*\.md$

      - id: generate-readme
        language: unsupported
        name: generate README.md from index.md
        entry: uv run ./scripts/docs.py generate-readme
        files: ^docs/en/docs/index\.md|docs/en/data/sponsors\.yml|scripts/docs\.py$
        pass_filenames: false

      - id: update-languages
        language: unsupported
        name: update languages

	})
}

func bmIndexRuneASCII(index func([]byte, rune) int) func(b *testing.B, n int) {
	return func(b *testing.B, n int) {
		buf := bmbuf[0:n]
		buf[n-1] = 'x'
		for i := 0; i < b.N; i++ {
			j := index(buf, 'x')
			if j != n-1 {
				b.Fatal("bad index", j)
			}
		}
		buf[n-1] = '\x00'
	}
}

func bmIndexRune(index func([]byte, rune) int) func(b *testing.B, n int) {