Wenn Sie diese Sichtweise (des *externen Entwicklers*) vorübergehend übernehmen, wird es offensichtlicher, wo die Parameter, das Pydantic-Modell für den Body, die Response, usw. für diese *externe API* hingehören.

### Einen Callback-`APIRouter` erstellen

Erstellen Sie zunächst einen neuen `APIRouter`, der einen oder mehrere Callbacks enthält.

Stellen wir uns vor, dass das Laden des Modells **eine ganze Weile dauern** kann, da viele **Daten von der Festplatte** gelesen werden müssen. Sie möchten das also nicht für jeden Request tun.

## 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.

Zum Beispiel, das vorherige Modell erweiternd, könnten Sie entscheiden, dass Sie einen weiteren Schlüssel <abbr title="Wichtigkeit">`importance`</abbr> haben möchten, im selben Body, Seite an Seite mit `item` und `user`.

!!! info
    Beachten Sie, dass der `TestClient` Daten empfängt, die nach JSON konvertiert werden können, keine Pydantic-Modelle.

    Wenn Sie ein Pydantic-Modell in Ihrem Test haben und dessen Daten während des Testens an die Anwendung senden möchten, können Sie den `jsonable_encoder` verwenden, der in [JSON-kompatibler Encoder](encoder.md){.internal-link target=_blank} beschrieben wird.

Und Sie können alle Modelle und Daten für die Sicherheitsanforderungen verwenden (in diesem Fall ein Pydantic-Modell `User`).

Sie sind jedoch nicht auf die Verwendung von bestimmten Datenmodellen, Klassen, oder Typen beschränkt.

Möchten Sie eine `id` und eine `email` und keinen `username` in Ihrem Modell haben? Kein Problem. Sie können dieselben Tools verwenden.

    ```

!!! 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.

Zum Beispiel deklariert das obige Modell ein JSON "`object`" (oder Python-`dict`) wie dieses:

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "description": "An optional description",
    "price": 45.2,
    "tax": 3.5
}
```

Genauso würde die Datenbank kein Pydantic-Modell (ein Objekt mit Attributen) akzeptieren, sondern nur ein `dict`.

Sie können für diese Fälle `jsonable_encoder` verwenden.

Es nimmt ein Objekt entgegen, wie etwa ein Pydantic-Modell, und gibt eine JSON-kompatible Version zurück:

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="4  21"

Jedes dieser Response-`dict`s kann einen Schlüssel `model` haben, welcher ein Pydantic-Modell enthält, genau wie `response_model`.

**FastAPI** nimmt dieses Modell, generiert dessen JSON-Schema und fügt es an der richtigen Stelle in OpenAPI ein.

Um beispielsweise eine weitere Response mit dem Statuscode `404` und einem Pydantic-Modell `Message` zu deklarieren, können Sie schreiben:

```Python hl_lines="18  22"

Tatsächlich gibt es in einigen Fällen sogar **zwei JSON-Schemas** in OpenAPI für dasselbe Pydantic-Modell für Eingabe und Ausgabe, je nachdem, ob sie **Defaultwerte** haben.

Sehen wir uns an, wie das funktioniert und wie Sie es bei Bedarf ändern können.

## Pydantic-Modelle für Eingabe und Ausgabe

Nehmen wir an, Sie haben ein Pydantic-Modell mit Defaultwerten wie dieses:

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="7"