Sie deklarieren die „Form“ der Daten als Klassen mit Attributen.

Und jedes Attribut hat einen Typ.

Dann erzeugen Sie eine Instanz dieser Klasse mit einigen Werten, und Pydantic validiert die Werte, konvertiert sie in den passenden Typ (falls notwendig) und gibt Ihnen ein Objekt mit allen Daten.

Und Sie erhalten volle Editor-Unterstützung für dieses Objekt.

	sb.size = int64(len(sb.data))
	return r
}

func (sb *SymbolBuilder) SetBytesAt(off int64, b []byte) int64 {
	datLen := int64(len(b))
	if off+datLen > int64(len(sb.data)) {
		panic("attempt to write past end of buffer")
	}
	copy(sb.data[off:off+datLen], b)
	return off + datLen
}

func (sb *SymbolBuilder) addSymRef(tgt Sym, add int64, typ objabi.RelocType, rsize int) int64 {
	if sb.kind == 0 {

        VersionInfo srcInfo = infos.get(srcKey);
        VersionInfo dstInfo = infos.get(dstKey);

        if (dstInfo == null
                || (srcInfo != null
                        && dstInfo.isOutdated(srcInfo.timestamp)
                        && srcInfo.repository != dstInfo.repository)) {
            infos.put(dstKey, srcInfo);
        }
    }

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

* Editor Unterstützung (natürlich)
* <abbr title="Konvertieren des Strings, der von einer HTTP-Anfrage kommt, in Python-Daten">„Parsen“</abbr> der Daten
* Datenvalidierung
* Automatische Dokumentation

## Defaultwerte

Da Query-Parameter nicht ein festgelegter Teil des Pfades sind, können sie optional sein und Defaultwerte haben.

Eine der von API-Systemen benötigen Hauptfunktionen ist die Daten-„<abbr title="Auch „Marshalling“, „Konvertierung“ genannt">Serialisierung</abbr>“, welche Daten aus dem Code (Python) entnimmt und in etwas umwandelt, was durch das Netzwerk gesendet werden kann. Beispielsweise das Konvertieren eines Objekts, welches Daten aus einer Datenbank enthält, in ein JSON-Objekt. Konvertieren von `datetime`-Objekten in Strings, usw.

### API-Dokumentation

Wenn Sie zur API-Dokumentation gehen, werden Sie sehen, dass diese die **Schemas** für die Daten enthält, welche in Requests gesendet und in Responses empfangen werden:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image01.png">

Sie können diese Schemas sehen, da sie mit den Modellen in der Anwendung deklariert wurden.

    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`).

    Das ist keine Limitation von **FastAPI**, sondern Teil des HTTP-Protokolls.

## Zusammenfassung

    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.

		importtab = append(importtab, ldimpf)
	}

	hdr.Lnimpid = int32(len(importtab))
	hdr.Listlen = uint32(off - hdr.Limpoff)
	hdr.Lstoff = off
	hdr.Lstlen = stlen

	/* Writing */
	ctxt.Out.SeekSet(int64(globalOff))
	binary.Write(ctxt.Out, ctxt.Arch.ByteOrder, hdr)

	for _, s := range symtab {
		binary.Write(ctxt.Out, ctxt.Arch.ByteOrder, s)

	}