Denken Sie einfach daran, dass sich „Server“ im Allgemeinen auf eines dieser beiden Dinge beziehen kann.

Diese Schemadefinition enthält Ihre API-Pfade, die möglichen Parameter, welche diese entgegennehmen, usw.

#### Daten-„Schema“ { #data-schema }

Der Begriff „Schema“ kann sich auch auf die Form von Daten beziehen, wie z. B. einen JSON-Inhalt.

In diesem Fall sind die JSON-Attribute und deren Datentypen, usw. gemeint.

#### OpenAPI und JSON Schema { #openapi-and-json-schema }

    * Validierung sogar für tief verschachtelte JSON-Objekte.
* <dfn title="auch bekannt als: Serialisierung, Parsen, Marshalling">Konvertierung</dfn> von Eingabedaten: Aus dem Netzwerk kommend, zu Python-Daten und -Typen. Lesen von:
    * JSON.
    * Pfad-Parametern.
    * Query-Parametern.
    * Cookies.
    * Headern.
    * Formularen.
    * Dateien.

In der Regel versuche ich so weit wie möglich Worte zusammenzuschreiben, also ohne Bindestrich, es sei denn, es ist Konkretesding-Klassevondingen, etwa «Pydantic-Modell» (aber: «Datenbankmodell»), «Python-Modul» (aber: «Standardmodul»). Ich setze auch einen Bindestrich, wenn er die gleichen Buchstaben verbindet, etwa «Enum-Member», «Cloud-Dienst», «Template-Engine». Oder wenn das Wort sonst einfach zu lang wird, etwa, «Performance-Optimierung». Oder um etwas visuell besser zu dokumentieren, etwa...

Examples:

Source (English):

```
<dfn title="also known as: endpoints, routes">path</dfn>
<dfn title="a program that checks for code errors">linter</dfn>
```

Result (German):

```
<dfn title="auch bekannt als: Endpunkte, Routen">Pfad</dfn>
<dfn title="Programm das auf Fehler im Code prüft">Linter</dfn>

Und auch, dass Sie keine Daten senden, die durch ein `response_model` hätten gefiltert werden sollen.

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### Mehr Informationen { #more-info }

/// note | Technische Details

Sie können auch `from starlette.responses import Response` oder `from starlette.responses import JSONResponse` verwenden.

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`response_model` nimmt denselben Typ entgegen, den Sie auch für ein Pydantic-Modellfeld deklarieren würden, also etwa ein Pydantic-Modell, aber es kann auch z. B. eine `list`e von Pydantic-Modellen sein, wie etwa `List[Item]`.

FastAPI wird dieses `response_model` nehmen, um die Daten zu dokumentieren, validieren, usw. und auch, um **die Ausgabedaten** entsprechend der Typdeklaration **zu konvertieren und filtern**.

Ihr Sponsoring zeigt auch ein starkes Engagement für die FastAPI-**Community** (Sie), was bedeutet, dass sie nicht nur einen **großartigen Service** bieten möchten, sondern auch ein **robustes und florierendes Framework**, FastAPI, unterstützen möchten. 🙇

Zum Beispiel könnten Sie ausprobieren:

**FastAPI** verwendet diese *vorübergehende* Response, um die Header (auch Cookies und Statuscode) zu extrahieren und fügt diese in die endgültige Response ein, die den von Ihnen zurückgegebenen Wert enthält, gefiltert nach einem beliebigen `response_model`.

Sie können den Parameter `Response` auch in Abhängigkeiten deklarieren und darin Header (und Cookies) festlegen.

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/// note | Technische Details

Sie können auch `from starlette.responses import JSONResponse` verwenden.

**FastAPI** bietet dieselben `starlette.responses` auch via `fastapi.responses` an, als Annehmlichkeit für Sie, den Entwickler. Die meisten verfügbaren Responses kommen aber direkt von Starlette. Dasselbe gilt für `status`.

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