Dies sind die <abbr title="Exception – Ausnahme, Fehler: Python-Objekt, das einen Fehler nebst Metadaten repräsentiert">Exceptions</abbr>, die Sie auslösen können, um dem Client Fehler zu berichten.

Wenn Sie eine Exception auslösen, wird, wie es bei normalem Python der Fall wäre, der Rest der Ausführung abgebrochen. Auf diese Weise können Sie diese Exceptions von überall im Code werfen, um einen Request abzubrechen und den Fehler dem Client anzuzeigen.

    * Wenn Sie Uvicorn vergleichen, vergleichen Sie es mit Anwendungsservern wie Daphne, Hypercorn, uWSGI, usw.
* **Starlette**:

  }

  @GwtIncompatible // GWT reflection includes less data
  public void testLenientFormat_badArgumentToString() {
    assertThat(Strings.lenientFormat("boiler %s plate", new ThrowsOnToString()))
        .matches(
            // J2kt nested class name does not use "$"
            "boiler <com\\.google\\.common\\.base\\.StringsTest[.$]ThrowsOnToString@[0-9a-f]+ "
                + "threw java\\.lang\\.UnsupportedOperationException> plate");
  }

Und während Sie den Fehler beheben, sollten ihre Clients/Benutzer keinen Zugriff auf interne Informationen über den Fehler haben, da das eine Sicherheitslücke aufdecken könnte.

### den `HTTPException`-Handler überschreiben

Genauso können Sie den `HTTPException`-Handler überschreiben.

Zum Beispiel könnten Sie eine Klartext-Response statt JSON für diese Fehler zurückgeben wollen:

* **`400`** und darüber stehen für „Client error“-Responses („Client-Fehler“). Auch diese verwenden Sie am häufigsten.
    * Ein Beispiel ist `404`, für eine „Not Found“-Response („Nicht gefunden“).
    * Für allgemeine Fehler beim Client können Sie einfach `400` verwenden.

Mit nur dieser Python-Typdeklaration, wird **FastAPI**:

* 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.

### Wir machen Fehler

Wir, als Menschen, machen ständig **Fehler**. Software hat fast *immer* **Bugs**, die an verschiedenen Stellen versteckt sind. 🐛

Und wir als Entwickler verbessern den Code ständig, wenn wir diese Bugs finden und neue Funktionen implementieren (und möglicherweise auch neue Bugs hinzufügen 😅).

### Kleine Fehler automatisch handhaben

  }

  @GwtIncompatible // GWT reflection includes less data
  public void testLenientFormat_badArgumentToString() {
    assertThat(Strings.lenientFormat("boiler %s plate", new ThrowsOnToString()))
        .matches(
            // J2kt nested class name does not use "$"
            "boiler <com\\.google\\.common\\.base\\.StringsTest[.$]ThrowsOnToString@[0-9a-f]+ "
                + "threw java\\.lang\\.UnsupportedOperationException> plate");
  }

    * 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.

In einigen Fällen müssen Sie möglicherweise immer noch Pydantics Version von `dataclasses` verwenden. Zum Beispiel, wenn Sie Fehler in der automatisch generierten API-Dokumentation haben.

In diesem Fall können Sie einfach die Standard-`dataclasses` durch `pydantic.dataclasses` ersetzen, was einen direkten Ersatz darstellt: