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"

pkg syscall (freebsd-riscv64), const AF_APPLETALK ideal-int #53466
pkg syscall (freebsd-riscv64), const AF_ARP = 35 #53466
pkg syscall (freebsd-riscv64), const AF_ARP ideal-int #53466
pkg syscall (freebsd-riscv64), const AF_ATM = 30 #53466
pkg syscall (freebsd-riscv64), const AF_ATM ideal-int #53466
pkg syscall (freebsd-riscv64), const AF_BLUETOOTH = 36 #53466
pkg syscall (freebsd-riscv64), const AF_BLUETOOTH ideal-int #53466

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"

Zusammengefasst, um Teil-Ersetzungen vorzunehmen:

* (Optional) verwenden Sie `PATCH` statt `PUT`.
* Lesen Sie die bereits gespeicherten Daten aus.
* Fügen Sie diese in ein Pydantic-Modell ein.
* Erzeugen Sie aus dem empfangenen Modell ein `dict` ohne Defaultwerte (mittels `exclude_unset`).

# Extramodelle

Fahren wir beim letzten Beispiel fort. Es gibt normalerweise mehrere zusammengehörende Modelle.

Insbesondere Benutzermodelle, denn:

* Das **hereinkommende Modell** sollte ein Passwort haben können.
* Das **herausgehende Modell** sollte kein Passwort haben.

pkg syscall (freebsd-arm64), const AF_CHAOS = 5
pkg syscall (freebsd-arm64), const AF_CHAOS ideal-int
pkg syscall (freebsd-arm64), const AF_CNT = 21
pkg syscall (freebsd-arm64), const AF_CNT ideal-int
pkg syscall (freebsd-arm64), const AF_COIP = 20
pkg syscall (freebsd-arm64), const AF_COIP ideal-int
pkg syscall (freebsd-arm64), const AF_DATAKIT = 9
pkg syscall (freebsd-arm64), const AF_DATAKIT ideal-int

pkg syscall (darwin-arm64), const AF_DATAKIT = 9
pkg syscall (darwin-arm64), const AF_DATAKIT ideal-int
pkg syscall (darwin-arm64), const AF_DECnet = 12
pkg syscall (darwin-arm64), const AF_DECnet ideal-int
pkg syscall (darwin-arm64), const AF_DLI = 13
pkg syscall (darwin-arm64), const AF_DLI ideal-int
pkg syscall (darwin-arm64), const AF_E164 = 28
pkg syscall (darwin-arm64), const AF_E164 ideal-int

    ```

!!! 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.

pkg syscall (netbsd-amd64), const WEXITED = 32
pkg syscall (netbsd-amd64), const WEXITED ideal-int
pkg syscall (netbsd-amd64-cgo), const SYS_WAIT6 = 481
pkg syscall (netbsd-amd64-cgo), const SYS_WAIT6 ideal-int
pkg syscall (netbsd-amd64-cgo), const WEXITED = 32
pkg syscall (netbsd-amd64-cgo), const WEXITED ideal-int
pkg syscall (netbsd-arm), const SYS_WAIT6 = 481
pkg syscall (netbsd-arm), const SYS_WAIT6 ideal-int