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.

Es verbessert die Editor-Unterstützung für Pydantic-Modelle, mit:

* Code-Vervollständigung
* Typüberprüfungen
* Refaktorisierung
* Suche
* Inspektionen

///

## Das Modell verwenden { #use-the-model }

Innerhalb der Funktion können Sie alle Attribute des Modellobjekts direkt verwenden:

{* ../../docs_src/body/tutorial002_py310.py *}

FastAPI hat Unterstützung für `Annotated` hinzugefügt (und begonnen, es zu empfehlen) in der Version 0.95.0.

Wenn Sie eine ältere Version haben, würden Sie Fehler erhalten, beim Versuch, `Annotated` zu verwenden.

Stellen Sie sicher, dass Sie [die FastAPI-Version aktualisieren](../deployment/versions.md#upgrading-the-fastapi-versions){.internal-link target=_blank}, auf mindestens Version 0.95.1, bevor Sie `Annotated` verwenden.

///

<div class="termy">

```console
$ pip install "fastapi[standard]"

---> 100%
```

</div>

**Hinweis**: Stellen Sie sicher, dass Sie `"fastapi[standard]"` in Anführungszeichen setzen, damit es in allen Terminals funktioniert.

## Beispiel { #example }

### Erstellung { #create-it }

Erstellen Sie eine Datei `main.py` mit:

<img src="/img/tutorial/path-operation-advanced-configuration/image01.png">

Und wenn Sie die resultierende OpenAPI sehen (unter `/openapi.json` in Ihrer API), sehen Sie Ihre Erweiterung auch als Teil der spezifischen *Pfadoperation*:

```JSON hl_lines="22"
{
    "openapi": "3.1.0",
    "info": {
        "title": "FastAPI",
        "version": "0.1.0"

Und diese Modelle teilen alle eine Menge der Daten und verdoppeln Attributnamen und -typen.

Wir könnten es besser machen.

Wir können ein `UserBase`-Modell deklarieren, das als Basis für unsere anderen Modelle dient. Und dann können wir Unterklassen dieses Modells erstellen, die seine Attribute (Typdeklarationen, Validierung usw.) erben.

Er enthält auch, was sich geändert hat, wie Validierungen nun korrekter und strikter sind, mögliche Stolpersteine, usw.

Sie können ihn lesen, um besser zu verstehen, was sich geändert hat.

## 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.

### `pydantic-settings` installieren { #install-pydantic-settings }

Stellen Sie zunächst sicher, dass Sie Ihre [virtuelle Umgebung](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank} erstellt und aktiviert haben, und installieren Sie dann das Package `pydantic-settings`:

<div class="termy">

```console

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.

## Pydantic-Modelle für Eingabe und Ausgabe { #pydantic-models-for-input-and-output }

/// tip | Tipp

**GraphQL** löst einige sehr spezifische Anwendungsfälle.

Es hat **Vorteile** und **Nachteile** im Vergleich zu gängigen **Web-APIs**.

Stellen Sie sicher, dass Sie prüfen, ob die **Vorteile** für Ihren Anwendungsfall die **Nachteile** ausgleichen. 🤓

///

## GraphQL-Bibliotheken { #graphql-libraries }