* JSON.
    * Pfad-Parametern.
    * Query-Parametern.
    * Cookies.
    * Headern.
    * Formularen.
    * Dateien.
* <dfn title="auch bekannt als: Serialisierung, Parsen, Marshalling">Konvertierung</dfn> von Ausgabedaten: Konvertierung von Python-Daten und -Typen zu Netzwerkdaten (als JSON):
    * Konvertieren von Python-Typen (`str`, `int`, `float`, `bool`, `list`, usw.).

    print(data)
```

### Generische Typen { #generic-types }

Einige Typen können „Typ-Parameter“ in eckigen Klammern annehmen, um ihre inneren Typen zu definieren, z. B. eine „Liste von Strings“ würde als `list[str]` deklariert.

Diese Typen, die Typ-Parameter annehmen können, werden **generische Typen** oder **Generics** genannt.

Sie können dieselben eingebauten Typen als Generics verwenden (mit eckigen Klammern und Typen darin):

## Listen mit Typ-Parametern als Felder { #list-fields-with-type-parameter }

Aber Python erlaubt es, Listen mit inneren Typen, auch „Typ-Parameter“ genannt, zu deklarieren.

### Eine `list` mit einem Typ-Parameter deklarieren { #declare-a-list-with-a-type-parameter }

Um Typen zu deklarieren, die Typ-Parameter (innere Typen) haben, wie `list`, `dict`, `tuple`, übergeben Sie den/die inneren Typ(en) als „Typ-Parameter“ in eckigen Klammern: `[` und `]`

# Fortgeschrittene Python-Typen { #advanced-python-types }

Hier sind einige zusätzliche Ideen, die beim Arbeiten mit Python-Typen nützlich sein könnten.

## `Union` oder `Optional` verwenden { #using-union-or-optional }

Wenn Ihr Code aus irgendeinem Grund nicht `|` verwenden kann, z. B. wenn es nicht in einer Typannotation ist, sondern in etwas wie `response_model=`, können Sie anstelle des senkrechten Strichs (`|`) `Union` aus `typing` verwenden.

Wenn Sie eine zweiminütige Auffrischung benötigen, wie man Python-Typen verwendet (auch wenn Sie FastAPI nicht benutzen), schauen Sie sich das kurze Tutorial an: [Einführung in Python-Typen](python-types.md).

Sie schreiben Standard-Python mit Typen:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Deklarieren Sie eine Variable als ein str

Das gleiche wird passieren, wenn Sie eine <dfn title="Eine Union mehrerer Typen bedeutet: „Irgendeiner dieser Typen“">Union</dfn> mehrerer Typen haben, und einer oder mehrere sind nicht gültige Pydantic-Typen. Zum Beispiel funktioniert folgendes nicht 💥:

{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_04_py310.py hl[8] *}

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[2] *}

## Ihr Datenmodell erstellen { #create-your-data-model }

Dann deklarieren Sie Ihr Datenmodell als eine Klasse, die von `BaseModel` erbt.

Verwenden Sie Standard-Python-Typen für alle Attribute:

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[5:9] *}

http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10
```

... die Query-Parameter:

* `skip`: mit dem Wert `0`
* `limit`: mit dem Wert `10`

Da sie Teil der URL sind, sind sie „naturgemäß“ Strings.

Aber wenn Sie sie mit Python-Typen deklarieren (im obigen Beispiel als `int`), werden sie zu diesem Typ konvertiert und gegen diesen validiert.

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

Und diese Modelle teilen alle eine Menge der Daten und verdoppeln Attributnamen und -typen.

Wir könnten es besser machen.

Da die Parameter mit TypeScript-Typen beschrieben werden (ähnlich den Python-Typhinweisen), ist die Editorunterstützung ziemlich gut.