errors.crud_failed_to_create_instance=Neue Daten konntem nicht erstellt werden.
errors.crud_failed_to_create_crud_table=Neue Daten konnten nicht erstellt werden. ({0})
errors.crud_failed_to_update_crud_table=Daten konnten nicht aktualisiert werden. ({0})
errors.crud_failed_to_delete_crud_table=Daten konnten nicht gelöscht werden. ({0})
errors.crud_could_not_find_crud_table=Daten konnten nicht gefunden werden ({0}).

errors.property_required={0} ist erforderlich.

* Für HTTPS muss **der Server** über von einem **Dritten** generierte **„Zertifikate“** verfügen.
    * Diese Zertifikate werden tatsächlich vom Dritten **erworben** und nicht „generiert“.
* Zertifikate haben eine **Lebensdauer**.
    * Sie **verfallen**.
    * Und dann müssen sie vom Dritten **erneuert**, **erneut erworben** werden.
* Die Verschlüsselung der Verbindung erfolgt auf **TCP-Ebene**.
    * Das ist eine Schicht **unter HTTP**.

### Weitere technische Details

Ihnen ist wahrscheinlich aufgefallen, dass `await` nur innerhalb von Funktionen verwendet werden kann, die mit `async def` definiert sind.

Gleichzeitig müssen aber mit `async def` definierte Funktionen „erwartet“ („awaited“) werden. Daher können Funktionen mit `async def` nur innerhalb von Funktionen aufgerufen werden, die auch mit `async def` definiert sind.

Ein **Containerimage** enthält normalerweise in seinen Metadaten das Standardprogramm oder den Standardbefehl, der ausgeführt werden soll, wenn der **Container** gestartet wird, sowie die Parameter, die an dieses Programm übergeben werden sollen. Sehr ähnlich zu dem, was wäre, wenn es über die Befehlszeile gestartet werden würde.

#### *Enum-Member* zurückgeben

Sie können *Enum-Member* in ihrer *Pfadoperation* zurückgeben, sogar verschachtelt in einem JSON-Body (z. B. als `dict`).

Diese werden zu ihren entsprechenden Werten konvertiert (in diesem Fall Strings), bevor sie zum Client übertragen werden:

```Python hl_lines="18  21  23"
{!../../../docs_src/path_params/tutorial005.py!}
```

In Ihrem Client erhalten Sie eine JSON-Response, wie etwa:

Hier sind mehrere Möglichkeiten, das zu tun.

## Zusätzliche JSON-Schemadaten in Pydantic-Modellen

Sie können `examples` („Beispiele“) für ein Pydantic-Modell deklarieren, welche dem generierten JSON-Schema hinzugefügt werden.

=== "Python 3.10+ Pydantic v2"

    ```Python hl_lines="13-24"
    {!> ../../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py!}
    ```

=== "Python 3.10+ Pydantic v1"

Wenn Sie zur API-Dokumentation gehen, werden Sie sehen, dass diese die **Schemas** für die Daten enthält, welche in Requests gesendet und in Responses empfangen werden:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image01.png">

Sie können diese Schemas sehen, da sie mit den Modellen in der Anwendung deklariert wurden.

Die interaktive Dokumentation enthält also auch alle Informationen aus diesen Abhängigkeiten:

<img src="/img/tutorial/dependencies/image01.png">

## Einfache Verwendung

Sie werden folgende JSON-Response sehen:

```JSON
{"message": "Hello World"}
```

### Interaktive API-Dokumentation

Gehen Sie als Nächstes auf <a href="http://127.0.0.1:8000/docs" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/docs </a>.

Sie können auch `response_model=None` verwenden, um das Erstellen eines Responsemodells für diese *Pfadoperation* zu unterbinden. Sie könnten das tun wollen, wenn sie Dinge annotieren, die nicht gültige Pydantic-Felder sind. Ein Beispiel dazu werden Sie in einer der Abschnitte unten sehen.