Beachten Sie, dass, obwohl `item` wie zuvor deklariert wurde, es nun unter einem Schlüssel `item` im Body erwartet wird.

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**FastAPI** wird die automatische Konvertierung des Requests übernehmen, sodass der Parameter `item` seinen spezifischen Inhalt bekommt, und das Gleiche gilt für den Parameter `user`.

{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_01_py310.py hl[7:10,13:14,18] *}

Damit erhalten wir Tool-Unterstützung, vom Editor und mypy, da dieser Code hinsichtlich der Typen korrekt ist, aber wir erhalten auch die Datenfilterung von FastAPI.

Wie funktioniert das? Schauen wir uns das mal an. 🤓

### Typannotationen und Tooling { #type-annotations-and-tooling }

Der normale (Standard-)Prozess ist wie folgt.

Eine `FastAPI`-Anwendung (Instanz) verfügt über eine `.openapi()`-Methode, von der erwartet wird, dass sie das OpenAPI-Schema zurückgibt.

Als Teil der Erstellung des Anwendungsobjekts wird eine *Pfadoperation* für `/openapi.json` (oder welcher Wert für den Parameter `openapi_url` gesetzt wurde) registriert.

    * Wird in Requests und Responses als `str` dargestellt.
* `datetime.datetime`:
    * Ein Python-`datetime.datetime`.
    * Wird in Requests und Responses als `str` im ISO 8601-Format dargestellt, etwa: `2008-09-15T15:53:00+05:00`.
* `datetime.date`:
    * Python-`datetime.date`.
    * Wird in Requests und Responses als `str` im ISO 8601-Format dargestellt, etwa: `2008-09-15`.

* Sie nimmt jeden **Request** entgegen, der an Ihre Anwendung gesendet wird.
* Sie kann dann etwas mit diesem **Request** tun oder beliebigen Code ausführen.

Wir konvertieren dieses iterierbare Objekt mit `list(data.items())` in eine richtige `list`.

Dann können wir mit `random.choice()` einen **zufälligen Wert** aus der Liste erhalten, also bekommen wir ein Tuple mit `(id, name)`. Es wird etwas wie `("imdb-tt0371724", "The Hitchhiker's Guide to the Galaxy")` sein.

Dann **weisen wir diese beiden Werte** des Tupels den Variablen `id` und `name` zu.

Nun, da wir **mehrere Modelle** haben, können wir die Teile der App aktualisieren, die sie verwenden.

Wir empfangen im Request ein `HeroCreate`-*Datenmodell* und daraus erstellen wir ein `Hero`-*Tabellenmodell*.

Dieses neue *Tabellenmodell* `Hero` wird die vom Client gesendeten Felder haben und zusätzlich eine `id`, die von der Datenbank generiert wird.

Dieses Beispiel ist jedoch immer noch gültig und zeigt, wie mit den internen Komponenten interagiert wird.

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Wir können denselben Ansatz auch verwenden, um in einem Exceptionhandler auf den Requestbody zuzugreifen.

Alles, was wir tun müssen, ist, den Request innerhalb eines `try`/`except`-Blocks zu handhaben:

{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial002_an_py310.py hl[14,16] *}

Dann, gegen Ende des `Dockerfile`s, kopieren wir den gesamten Code. Da sich der **am häufigsten ändert**, platzieren wir das am Ende, da fast immer alles nach diesem Schritt nicht mehr in der Lage sein wird, den Cache zu verwenden.

```Dockerfile
COPY ./app /code/app
```

### Das Docker-Image erstellen { #build-the-docker-image }

Nachdem nun alle Dateien vorhanden sind, erstellen wir das Containerimage.

### Über `__name__ == "__main__"` { #about-name-main }

Der Hauptzweck von `__name__ == "__main__"` ist, dass Code ausgeführt wird, wenn Ihre Datei mit folgendem Befehl aufgerufen wird:

<div class="termy">

```console
$ python myapp.py
```

</div>

aber nicht aufgerufen wird, wenn eine andere Datei sie importiert, wie in:

```Python
from myapp import app
```

#### Weitere Details { #more-details }