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 }

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial001_py310.py hl[28:33] *}

`PUT` wird verwendet, um Daten zu empfangen, die die existierenden Daten ersetzen sollen.

### Warnung bezüglich des Ersetzens { #warning-about-replacing }

Das bedeutet, dass, wenn Sie den Artikel `bar` aktualisieren wollen, mittels `PUT` und folgendem Body:

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

Sie sollten dies tun, nachdem Sie alle Ihre *Pfadoperationen* hinzugefügt haben.

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial002_py39.py hl[2, 12:21, 24] *}

/// tip | Tipp

Wenn Sie `app.openapi()` manuell aufrufen, sollten Sie vorher die `operationId`s aktualisiert haben.

///

/// warning | Achtung

Aber in den meisten Fällen, wenn wir so etwas machen, wollen wir nur, dass das Modell einige der Daten **filtert/entfernt**, so wie in diesem Beispiel.

Dieses neue `examples`-Feld in JSON Schema ist **nur eine `list`** von Beispielen, kein Dict mit zusätzlichen Metadaten wie an den anderen Stellen in OpenAPI (oben beschrieben).

/// info | Info

Aber jetzt, mit `Query(max_length=50)` innerhalb von `Annotated`, sagen wir FastAPI, dass wir eine **zusätzliche Validierung** für diesen Wert wünschen, wir wollen, dass er maximal 50 Zeichen hat. 😎

/// tip | Tipp

## Tests { #tests }

Stellen Sie sicher, dass Sie [Tests](../tutorial/testing.md){.internal-link target=_blank} für Ihre App haben und diese in Continuous Integration (CI) ausführen.

Auf diese Weise können Sie das Update durchführen und sicherstellen, dass weiterhin alles wie erwartet funktioniert.

## `bump-pydantic` { #bump-pydantic }

Seit der Veröffentlichung von **Pydantic v2** ist die generierte OpenAPI etwas genauer und **korrekter** als zuvor. 😎

Tatsächlich gibt es in einigen Fällen sogar **zwei JSON-Schemas** in OpenAPI für dasselbe Pydantic-Modell, für Eingabe und Ausgabe, je nachdem, ob sie **Defaultwerte** haben.

Sehen wir uns an, wie das funktioniert und wie Sie es bei Bedarf ändern können.

# Einstellungen und Umgebungsvariablen { #settings-and-environment-variables }

In vielen Fällen benötigt Ihre Anwendung möglicherweise einige externe Einstellungen oder Konfigurationen, zum Beispiel geheime Schlüssel, Datenbank-Anmeldeinformationen, Anmeldeinformationen für E-Mail-Dienste, usw.

Die meisten dieser Einstellungen sind variabel (können sich ändern), wie z. B. Datenbank-URLs. Und vieles könnten schützenswerte, geheime Daten sein.

## Datenklassen in verschachtelten Datenstrukturen { #dataclasses-in-nested-data-structures }

Sie können `dataclasses` auch mit anderen Typannotationen kombinieren, um verschachtelte Datenstrukturen zu erstellen.

In einigen Fällen müssen Sie möglicherweise immer noch Pydantics Version von `dataclasses` verwenden. Zum Beispiel, wenn Sie Fehler in der automatisch generierten API-Dokumentation haben.