Wir sind nicht darauf beschränkt, nur eine Abhängigkeit zu haben, die diesen Typ von Daten zurückgeben kann.

## Andere Modelle

Sie können jetzt den aktuellen Benutzer direkt in den *Pfadoperation-Funktionen* abrufen und die Sicherheitsmechanismen auf **Dependency Injection** Ebene handhaben, mittels `Depends`.

Und Sie können alle Modelle und Daten für die Sicherheitsanforderungen verwenden (in diesem Fall ein Pydantic-Modell `User`).

Die Daten werden darum mit einem „neuen“ `tax`-Wert von `10.5` abgespeichert.

## Teilweises Ersetzen mit `PATCH`

Sie können auch die <a href="https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/PATCH" class="external-link" target="_blank">HTTP `PATCH`</a> Operation verwenden, um Daten *teilweise* zu ersetzen.

Das bedeutet, sie senden nur die Daten, die Sie aktualisieren wollen, der Rest bleibt unverändert.

## `jsonable_encoder` verwenden

Stellen wir uns vor, Sie haben eine Datenbank `fake_db`, die nur JSON-kompatible Daten entgegennimmt.

Sie akzeptiert zum Beispiel keine `datetime`-Objekte, da die nicht kompatibel mit JSON sind.

Ein `datetime`-Objekt müsste also in einen `str` umgewandelt werden, der die Daten im <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601" class="external-link" target="_blank">ISO-Format</a> enthält.

Standardmäßig konvertiert **FastAPI** diesen Rückgabewert automatisch nach JSON, mithilfe des `jsonable_encoder`, der in [JSON-kompatibler Encoder](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank} erläutert wird.

# Den Request direkt verwenden

Bisher haben Sie die Teile des Requests, die Sie benötigen, mithilfe von deren Typen deklariert.

Daten nehmend von:

* Dem Pfad als Parameter.
* Headern.
* Cookies.
* usw.

Und indem Sie das tun, validiert **FastAPI** diese Daten, konvertiert sie und generiert automatisch Dokumentation für Ihre API.

Es gibt jedoch Situationen, in denen Sie möglicherweise direkt auf das `Request`-Objekt zugreifen müssen.

### Über `**user_in.dict()`

#### Pydantic's `.dict()`

`user_in` ist ein Pydantic-Modell der Klasse `UserIn`.

Pydantic-Modelle haben eine `.dict()`-Methode, die ein `dict` mit den Daten des Modells zurückgibt.

Wenn wir also ein Pydantic-Objekt `user_in` erstellen, etwa so:

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***")
```

    Sie müssen also sicherstellen, dass Ihre Daten vom richtigen Typ sind. Z. B. sollten diese mit JSON kompatibel sein, wenn Sie eine `JSONResponse` zurückgeben.

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

### Mehr Informationen

!!! note "Technische Details"

# `Response`-Klasse

Sie können einen Parameter in einer *Pfadoperation-Funktion* oder einer Abhängigkeit als `Response` deklarieren und dann Daten für die Response wie Header oder Cookies festlegen.

Diese können Sie auch direkt verwenden, um eine Instanz davon zu erstellen und diese von Ihren *Pfadoperationen* zurückzugeben.

Sie können sie direkt von `fastapi` importieren:

```python
from fastapi import Response
```

    Wenn Sie eine `Response` direkt zurückgeben, wie im obigen Beispiel, wird sie direkt zurückgegeben.

    Sie wird nicht mit einem Modell usw. serialisiert.

    Stellen Sie sicher, dass sie die gewünschten Daten enthält und dass die Werte gültiges JSON sind (wenn Sie `JSONResponse` verwenden).

!!! note "Technische Details"
    Sie können auch `from starlette.responses import JSONResponse` verwenden.

<div class="termy">

```console
$ pip install jinja2

---> 100%
```

</div>

## Using `Jinja2Templates`

* Import `Jinja2Templates`.
* Create a `templates` object that you can re-use later.
* Declare a `Request` parameter in the *path operation* that will return a template.