Oder Sie belegen einfach lieber andere Kurse, weil diese besser zu Ihrem Lernstil passen.

Einige Kursanbieter ✨ [**sponsern FastAPI**](../help-fastapi.md#den-autor-sponsern){.internal-link target=_blank} ✨, dies gewährleistet die kontinuierliche und gesunde **Entwicklung** von FastAPI und seinem **Ökosystem**.

</blockquote>

## Investigation

Die gleichen Prozesse, die für Pfad-Parameter stattfinden, werden auch auf Query-Parameter angewendet:

* Editor Unterstützung (natürlich)
* <abbr title="Konvertieren des Strings, der von einer HTTP-Anfrage kommt, in Python-Daten">„Parsen“</abbr> der Daten
* Datenvalidierung
* Automatische Dokumentation

## Defaultwerte

Da Query-Parameter nicht ein festgelegter Teil des Pfades sind, können sie optional sein und Defaultwerte haben.

# Fortgeschrittene Abhängigkeiten

## Parametrisierte Abhängigkeiten

Alle Abhängigkeiten, die wir bisher gesehen haben, waren festgelegte Funktionen oder Klassen.

Es kann jedoch Fälle geben, in denen Sie Parameter für eine Abhängigkeit festlegen möchten, ohne viele verschiedene Funktionen oder Klassen zu deklarieren.

Stellen wir uns vor, wir möchten eine Abhängigkeit haben, die prüft, ob ein Query-Parameter `q` einen vordefinierten Inhalt hat.

        {
            "detail": [
                {
                    "type": "int_parsing",
                    "loc": ["path", "item_id"],
                    "msg": "Input should be a valid integer, unable to parse string as an integer",
                    "input": "foo",
                }
            ]
        }
    ) | IsDict(
        # TODO: remove when deprecating Pydantic v1
        {
            "detail": [

        {
            "detail": [
                {
                    "type": "int_parsing",
                    "loc": ["path", "item_id"],
                    "msg": "Input should be a valid integer, unable to parse string as an integer",
                    "input": "foo",
                }
            ]
        }
    ) | IsDict(
        # TODO: remove when deprecating Pydantic v1
        {
            "detail": [

        Bevorzugen Sie die `Annotated`-Version, falls möglich.

    ```Python hl_lines="10"
    {!> ../../../docs_src/security/tutorial001.py!}
    ```

Aber das ist immer noch nicht so nützlich.

Lassen wir es uns den aktuellen Benutzer überreichen.

## Ein Benutzermodell erstellen

Erstellen wir zunächst ein Pydantic-Benutzermodell.

Dann verwenden wir den Request direkt und extrahieren den Body als `bytes`. Das bedeutet, dass FastAPI nicht einmal versucht, den Request-Payload als JSON zu parsen.

Und dann parsen wir in unserem Code diesen YAML-Inhalt direkt und verwenden dann wieder dasselbe Pydantic-Modell, um den YAML-Inhalt zu validieren:

=== "Pydantic v2"

    ```Python hl_lines="26-33"

Das `name="static"` gibt dieser Unteranwendung einen Namen, der intern von **FastAPI** verwendet werden kann.

Alle diese Parameter können anders als "`static`" lauten, passen Sie sie an die Bedürfnisse und spezifischen Details Ihrer eigenen Anwendung an.

## Weitere Informationen

            first_child = new_children[0]
            if isinstance(first_child, Page):
                if first_child.file.src_path.endswith("index.md"):
                    # Read the source so that the title is parsed and available
                    first_child.read_source(config=config)
                    new_title = first_child.title or new_title
            # Creating a new section makes it render it collapsed by default