Sie können den `jsonable_encoder` verwenden, um die empfangenen Daten in etwas zu konvertieren, das als JSON gespeichert werden kann (in z. B. einer NoSQL-Datenbank). Zum Beispiel, um ein `datetime` in einen `str` zu konvertieren.

{* ../../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

* Die zurückzugebenden Daten zu **validieren**.
    * Wenn die Daten ungültig sind (Sie haben z. B. ein Feld vergessen), bedeutet das, *Ihr* Anwendungscode ist fehlerhaft, er gibt nicht zurück, was er sollte, und daher wird ein <abbr title="Server-Fehler">Server-Error</abbr> ausgegeben, statt falscher Daten. So können Sie und ihre Clients sicher sein, dass diese die erwarteten Daten, in der richtigen Form erhalten.

Normalerweise verwenden Sie:

* `POST`: um Daten zu erzeugen (create).
* `GET`: um Daten zu lesen (read).
* `PUT`: um Daten zu aktualisieren (update).
* `DELETE`: um Daten zu löschen (delete).

In OpenAPI wird folglich jede dieser HTTP-Methoden als „Operation“ bezeichnet.

Wir werden sie auch „**Operationen**“ nennen.

# Allgemeines – How-To – Rezepte

Hier finden Sie mehrere Verweise auf andere Stellen in der Dokumentation, für allgemeine oder häufige Fragen.

## Daten filtern – Sicherheit

Um sicherzustellen, dass Sie nicht mehr Daten zurückgeben, als Sie sollten, lesen Sie die Dokumentation unter [Tutorial – Responsemodell – Rückgabetyp](../tutorial/response-model.md){.internal-link target=_blank}.

## Dokumentations-Tags – OpenAPI

errors.crud_failed_to_create_instance = Fehler beim Erstellen neuer Daten.
errors.crud_failed_to_create_crud_table = Fehler beim Erstellen neuer Daten. ({0})
errors.crud_failed_to_update_crud_table=Fehler beim Aktualisieren der Daten. ({0})
errors.crud_failed_to_delete_crud_table=Fehler beim Löschen der Daten. ({0})
errors.crud_could_not_find_crud_table = Die Daten {0} wurden nicht gefunden.

* Den Requestbody als JSON lesen.
* Die entsprechenden Typen konvertieren (falls nötig).
* Diese Daten validieren.
    * Wenn die Daten ungültig sind, einen klar lesbaren Fehler zurückgeben, der anzeigt, wo und was die inkorrekten Daten waren.
* Ihnen die erhaltenen Daten im Parameter `item` übergeben.

Und natürlich wird das gleiche unterstützt:

* Validierung der Daten
* Serialisierung der Daten
* Dokumentation der Daten, usw.

Das funktioniert genauso wie mit Pydantic-Modellen. Und tatsächlich wird es unter der Haube mittels Pydantic auf die gleiche Weise bewerkstelligt.

/// info

## `jsonable_encoder` verwenden

Stellen wir uns vor, Sie haben eine Datenbank `fake_db`, die nur JSON-kompatible Daten entgegennimmt.

Sie akzeptiert zum Beispiel keine `datetime`-Objekte, da die nicht kompatibel mit JSON sind.

Ein `datetime`-Objekt müsste also in einen `str` umgewandelt werden, der die Daten im <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601" class="external-link" target="_blank">ISO-Format</a> enthält.

## Die Reihenfolge ist wichtig

Wenn Sie *Pfadoperationen* erstellen, haben Sie manchmal einen fixen Pfad.

Etwa `/users/me`, um Daten über den aktuellen Benutzer zu erhalten.

Und Sie haben auch einen Pfad `/users/{user_id}`, um Daten über einen spezifischen Benutzer zu erhalten, mittels einer Benutzer-ID.

Es wird die Validierung dieser zusammengesetzten Daten übernehmen, und sie im OpenAPI-Schema und der automatischen Dokumentation dokumentieren.

## Einzelne Werte im Body

So wie `Query` und `Path` für Query- und Pfad-Parameter, hat **FastAPI** auch das Äquivalent `Body`, um Extra-Daten für Body-Parameter zu definieren.