Das bedeutet auch, dass, wenn sich etwas ändert, dies automatisch im Client-Code **reflektiert** wird. Und wenn Sie den Client **erstellen**, kommt es zu einer Fehlermeldung, wenn die verwendeten Daten **nicht übereinstimmen**.

* Die zurückzugebenden Daten zu **validieren**.
    * 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.

## Die Reihenfolge ist wichtig

Wenn Sie *Pfadoperationen* erstellen, haben Sie manchmal einen fixen Pfad.

Etwa `/users/me`, um Daten über den aktuellen Benutzer zu erhalten.

Und Sie haben auch einen Pfad `/users/{user_id}`, um Daten über einen spezifischen Benutzer zu erhalten, mittels einer Benutzer-ID.

FastAPI wird nun:

* Die Daten **validieren** und sicherstellen, dass sie nicht länger als 50 Zeichen sind
* Dem Client einen **verständlichen Fehler** anzeigen, wenn die Daten ungültig sind
* Den Parameter in der OpenAPI-Schema-*Pfadoperation* **dokumentieren** (sodass er in der **automatischen Dokumentation** angezeigt wird)

Eine der von API-Systemen benötigen Hauptfunktionen ist die Daten-„<abbr title="Auch „Marshalling“, „Konvertierung“ genannt">Serialisierung</abbr>“, welche Daten aus dem Code (Python) entnimmt und in etwas umwandelt, was durch das Netzwerk gesendet werden kann. Beispielsweise das Konvertieren eines Objekts, welches Daten aus einer Datenbank enthält, in ein JSON-Objekt. Konvertieren von `datetime`-Objekten in Strings, usw.

* Selbst Abhängigkeiten können Abhängigkeiten haben, woraus eine Hierarchie oder ein **„Graph“ von Abhängigkeiten** entsteht.
* Alles **automatisch gehandhabt** durch das Framework.
* Alle Abhängigkeiten können Daten von Anfragen anfordern und das Verhalten von **Pfadoperationen** und der automatisierten Dokumentation **modifizieren**.

# Beispiel-Request-Daten deklarieren

Sie können Beispiele für die Daten deklarieren, die Ihre Anwendung empfangen kann.

Hier sind mehrere Möglichkeiten, das zu tun.

## Zusätzliche JSON-Schemadaten in Pydantic-Modellen

Sie können `examples` („Beispiele“) für ein Pydantic-Modell deklarieren, welche dem generierten JSON-Schema hinzugefügt werden.

=== "Python 3.10+ Pydantic v2"

    ```Python hl_lines="13-24"

    ```

## Den `username` und das Format der Daten überprüfen

Wir verifizieren, dass wir einen `username` erhalten, und extrahieren die Scopes.

Und dann validieren wir diese Daten mit dem Pydantic-Modell (wobei wir die `ValidationError`-Exception abfangen), und wenn wir beim Lesen des JWT-Tokens oder beim Validieren der Daten mit Pydantic einen Fehler erhalten, lösen wir die zuvor erstellte `HTTPException` aus.

* die Daten des Clients über das Netzwerk empfangen wurden
* die von Ihrem Programm gesendeten Daten vom Client über das Netzwerk empfangen wurden
* der Inhalt einer Datei vom System von der Festplatte gelesen und an Ihr Programm übergeben wurde

Als Nächstes werden die Daten konvertiert und validiert. Wenn Sie also dieses `settings`-Objekt verwenden, verfügen Sie über Daten mit den von Ihnen deklarierten Typen (z. B. ist `items_per_user` ein `int`).

### `settings` verwenden