```Python hl_lines="8  13"
    {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial006.py!}
    ```

### Rückgabewerte

Und sie können Werte zurückgeben oder nicht, die Werte werden nicht verwendet.

## Ohne Pydantic

### Erstellen Sie eine `Enum`-Klasse

Importieren Sie `Enum` und erstellen Sie eine Unterklasse, die von `str` und `Enum` erbt.

* Fügen Sie diese in ein Pydantic-Modell ein.
* Erzeugen Sie aus dem empfangenen Modell ein `dict` ohne Defaultwerte (mittels `exclude_unset`).
    * So ersetzen Sie nur die tatsächlich vom Benutzer gesetzten Werte, statt dass bereits gespeicherte Werte mit Defaultwerten des Modells überschrieben werden.
* Erzeugen Sie eine Kopie ihres gespeicherten Modells, wobei Sie die Attribute mit den empfangenen Teil-Ersetzungen aktualisieren (mittels des `update`-Parameters).

#### Daten mit Werten für Felder mit Defaultwerten

Aber wenn ihre Daten Werte für Modellfelder mit Defaultwerten haben, wie etwa der Artikel mit der ID `bar`:

```Python hl_lines="3  5"
{
    "name": "Bar",
    "description": "The bartenders",
    "price": 62,
    "tax": 20.2
}
```

dann werden diese Werte in der Response enthalten sein.

#### Daten mit den gleichen Werten wie die Defaultwerte

}
```

#### Ein `dict` entpacken

Wenn wir ein `dict` wie `user_dict` nehmen, und es einer Funktion (oder Klassenmethode) mittels `**user_dict` übergeben, wird Python es „entpacken“. Es wird die Schlüssel und Werte von `user_dict` direkt als Schlüsselwort-Argumente übergeben.

Wenn wir also das `user_dict` von oben nehmen und schreiben:

```Python
UserInDB(**user_dict)
```

dann ist das ungefähr äquivalent zu:

* `bytes`

```Python hl_lines="1"
{!../../../docs_src/python_types/tutorial005.py!}
```

### Generische Typen mit Typ-Parametern

Es gibt Datenstrukturen, die andere Werte enthalten können, wie etwa `dict`, `list`, `set` und `tuple`. Die inneren Werte können auch ihren eigenen Typ haben.

Diese Typen mit inneren Typen werden „**generische**“ Typen genannt. Es ist möglich, sie mit ihren inneren Typen zu deklarieren.

Das schauen wir uns mal an.

Im folgenden Beispiel akzeptieren Sie irgendein `dict`, solange es `int`-Schlüssel und `float`-Werte hat.

=== "Python 3.9+"

    ```Python hl_lines="7"
    {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial009_py39.py!}
    ```

=== "Python 3.8+"

    ```Python hl_lines="9"

## Query-Parameter-Liste / Mehrere Werte

Wenn Sie einen Query-Parameter explizit mit `Query` auszeichnen, können Sie ihn auch eine Liste von Werten empfangen lassen, oder anders gesagt, mehrere Werte.

Um zum Beispiel einen Query-Parameter `q` zu deklarieren, der mehrere Male in der URL vorkommen kann, schreiben Sie:

=== "Python 3.10+"

Abhängigkeiten eine gemeinsame Unterabhängigkeit haben, wird **FastAPI** diese Unterabhängigkeit nur einmal pro Request aufrufen.

Und es speichert den zurückgegebenen Wert in einem <abbr title="Mechanismus, der bereits berechnete/generierte Werte zwischenspeichert, um sie später wiederzuverwenden, anstatt sie erneut zu berechnen.">„Cache“</abbr> und übergibt diesen gecachten Wert an alle „Dependanten“, die ihn in diesem spezifischen Request benötigen, anstatt die Abhängigkeit mehrmals für denselben...