In der gesamten Dokumentation gibt es Beispiele, welche kompatibel mit unterschiedlichen Python-Versionen sind (wenn es Unterschiede gibt).

Um alle Optionen kennenzulernen, die Sie haben, schauen Sie sich <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/" class="external-link" target="_blank">Pydantics Typübersicht</a> an. Sie werden einige Beispiele im nächsten Kapitel kennenlernen.

Zum Beispiel, da wir im `Image`-Modell ein Feld `url` haben, können wir deklarieren, dass das eine Instanz von Pydantics `HttpUrl` sein soll, anstelle eines `str`:

Wenn Sie es erzwingen müssen, verwenden Sie `OAuth2PasswordRequestFormStrict` anstelle von `OAuth2PasswordRequestForm`.

///

* Eine optionale `client_id` (benötigen wir für unser Beispiel nicht).
* Ein optionales `client_secret` (benötigen wir für unser Beispiel nicht).

/// info | Info

`OAuth2PasswordRequestForm` ist keine spezielle Klasse für **FastAPI**, so wie `OAuth2PasswordBearer`.

* Sie können alle gültigen Pydantic-Datentypen hier überprüfen: <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/usage/types/types/" class="external-link" target="_blank">Pydantic-Datentypen</a>.

## Beispiel { #example }

Hier ist ein Beispiel für eine *Pfadoperation* mit Parametern, die einige der oben genannten Typen verwenden.

{* ../../docs_src/extra_data_types/tutorial001_an_py310.py hl[1,3,12:16] *}

Zum Beispiel sind in der URL:

```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10
```

... die Query-Parameter:

* `skip`: mit dem Wert `0`
* `limit`: mit dem Wert `10`

Da sie Teil der URL sind, sind sie „naturgemäß“ Strings.

Aber wenn Sie sie mit Python-Typen deklarieren (im obigen Beispiel als `int`), werden sie zu diesem Typ konvertiert und gegen diesen validiert.

Wenn Sie Ihre API sichern möchten, gibt es mehrere bessere Dinge, die Sie tun können, zum Beispiel:

* `File()`

Die Schlüssel des `dict` identifizieren jedes Beispiel, und jeder Wert ist ein weiteres `dict`.

Jedes spezifische Beispiel-`dict` in den `examples` kann Folgendes enthalten:

* `summary`: Kurze Beschreibung für das Beispiel.
* `description`: Eine lange Beschreibung, die Markdown-Text enthalten kann.
* `value`: Dies ist das tatsächlich angezeigte Beispiel, z. B. ein `dict`.

# Klassen als Abhängigkeiten { #classes-as-dependencies }

Bevor wir tiefer in das **Dependency Injection** System eintauchen, lassen Sie uns das vorherige Beispiel verbessern.

## Ein `dict` aus dem vorherigen Beispiel { #a-dict-from-the-previous-example }

Das Aktivieren einer virtuellen Umgebung ändert auch ein paar andere Dinge, aber dies ist eines der wichtigsten Dinge, die es tut.

## Testen einer virtuellen Umgebung { #checking-a-virtual-environment }

Wenn Sie testen, ob eine virtuelle Umgebung aktiv ist, zum Beispiel mit:

//// tab | Linux, macOS, Windows Bash

Im vorherigen Beispiel mussten wir den `response_model`-Parameter verwenden, weil die Klassen unterschiedlich waren. Das bedeutet aber auch, wir bekommen keine Unterstützung vom Editor und anderen Tools, die den Funktions-Rückgabewert überprüfen.

Aber in den meisten Fällen, wenn wir so etwas machen, wollen wir nur, dass das Modell einige der Daten **filtert/entfernt**, so wie in diesem Beispiel.