jenen
jener
jenes
jetzt
kann
kein
keine
keinem
keinen
keiner
keines
können
könnte
machen
man
manche
manchem
manchen
mancher
manches
mein
meine
meinem
meinen
meiner
meines
mit
muss
musste
nach
nicht
nichts
noch
nun
nur
ob
oder
ohne
sehr
sein
seine
seinem
seinen
seiner
seines

errors.property_type_integer={0} sollte numerisch sein.
errors.property_type_long={0} sollte numerisch sein.
errors.property_type_float={0} sollte numerisch sein.
errors.property_type_double={0} sollte numerisch sein.
errors.property_type_date={0} sollte ein Datum sein.

success.update_crawler_params=Parameter aktualisiert.
success.delete_doc_from_index=Ein Vorgang wurde gestartet, der das Dokument aus dem Index entfernt.

Diese Felder werden also in der JSON-Response enthalten sein.

!!! tip "Tipp"
    Beachten Sie, dass Defaultwerte alles Mögliche sein können, nicht nur `None`.

    Sie können eine Liste (`[]`), ein `float` `10.5`, usw. sein.

### `response_model_include` und `response_model_exclude`

## Was ist ein Containerimage?

Ein **Container** wird von einem **Containerimage** ausgeführt.

    ```Python hl_lines="1  4"
    {!> ../../../docs_src/python_types/tutorial008b.py!}
    ```

In beiden Fällen bedeutet das, dass `item` ein `int` oder ein `str` sein kann.

#### Vielleicht `None`

Sie können deklarieren, dass ein Wert ein `str`, aber vielleicht auch `None` sein kann.

In Python 3.6 und darüber (inklusive Python 3.10) können Sie das deklarieren, indem Sie `Optional` vom `typing` Modul importieren und verwenden.

Eine weitere wichtige Funktion, benötigt von APIs, ist die Datenvalidierung, welche sicherstellt, dass die Daten unter gegebenen Umständen gültig sind. Zum Beispiel, dass ein Feld ein `int` ist und kein zufälliger String. Das ist besonders nützlich für hereinkommende Daten.

## Dokumentation des Callbacks

Der tatsächliche Callback-Code hängt stark von Ihrer eigenen API-Anwendung ab.

Und er wird wahrscheinlich von Anwendung zu Anwendung sehr unterschiedlich sein.

Es könnten nur eine oder zwei Codezeilen sein, wie zum Beispiel:

```Python
callback_url = "https://example.com/api/v1/invoices/events/"
httpx.post(callback_url, json={"description": "Invoice paid", "paid": True})
```

Und wenn Sie alle verfügbaren Schemas (JSON-Schemas) in OpenAPI überprüfen, werden Sie feststellen, dass es zwei gibt, ein `Item-Input` und ein `Item-Output`.

Für `Item-Input` ist `description` **nicht erforderlich**, es hat kein rotes Sternchen.

Aber für `Item-Output` ist `description` **erforderlich**, es hat ein rotes Sternchen.

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/separate-openapi-schemas/image04.png">
</div>

    ```

!!! info
    In Pydantic Version 1 hieß die Methode zum Abrufen des JSON-Schemas für ein Modell `Item.schema()`, in Pydantic Version 2 heißt die Methode `Item.model_json_schema()`.

Obwohl wir nicht die standardmäßig integrierte Funktionalität verwenden, verwenden wir dennoch ein Pydantic-Modell, um das JSON-Schema für die Daten, die wir in YAML empfangen möchten, manuell zu generieren.

Um die Dinge auszugleichen, stellen Sie sich die folgende Kurzgeschichte vor:

> Sie müssen ein großes, schmutziges Haus aufräumen.

*Yup, das ist die ganze Geschichte*.

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Es gibt kein Warten 🕙, nur viel Arbeit an mehreren Stellen im Haus.