Kennwort, das nicht sicher genug ist eingegeben",badNumberOfSelectedOptionsStart:"Wählen Sie zu mindestens ",badNumberOfSelectedOptionsEnd:" Antwort",badAlphaNumeric:"Sie können nur alphanumerische Zeichen (Buchstaben und Zahlen) eingeben",badAlphaNumericExtra:" und",wrongFileSize:"Die Datei, die Sie hochzuladen versuchen, ist zu groß (max %s)",wrongFileType:"Nur Dateien vom Typ %s sind zulässig",groupCheckedRangeStart:"Wählen Sie zwischen",groupCheckedTooFewStart:"Dann müssen Sie zumindest sicher,",g...

# Pfad-Parameter und Validierung von Zahlen

So wie Sie mit `Query` für Query-Parameter zusätzliche Validierungen und Metadaten hinzufügen können, können Sie das mittels `Path` auch für Pfad-Parameter tun.

## `Path` importieren

Importieren Sie zuerst `Path` von `fastapi`, und importieren Sie `Annotated`.

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="1  3"
{!> ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_an_py310.py!}
```

////

Das ist nützlich für Vorgänge, die nach einem Request ausgeführt werden müssen, bei denen der Client jedoch nicht unbedingt auf den Abschluss des Vorgangs warten muss, bevor er die Response erhält.

Hierzu zählen beispielsweise:

* E-Mail-Benachrichtigungen, die nach dem Ausführen einer Aktion gesendet werden:

Bedenken Sie, dass JSON nur `str` als Schlüssel unterstützt.

Aber Pydantic hat automatische Datenkonvertierung.

Das bedeutet, dass Ihre API-Clients nur Strings senden können, aber solange diese Strings nur Zahlen enthalten, wird Pydantic sie konvertieren und validieren.

Und das `dict` welches Sie als `weights` erhalten, wird `int`-Schlüssel und `float`-Werte haben.

///

## Zusammenfassung

* **Deep Learning**: Dies ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, daher gilt das Gleiche. Es ist nur so, dass es nicht eine einzige Tabelle mit Zahlen zum Multiplizieren gibt, sondern eine riesige Menge davon, und in vielen Fällen verwendet man einen speziellen Prozessor, um diese Modelle zu erstellen und / oder zu verwenden.

Daher können Sie in vielen Fällen das Objekt einer Anfrage **direkt zur Datenbank** schicken, weil alles automatisch validiert wird.

Das gleiche gilt auch für die andere Richtung: Sie können in vielen Fällen das Objekt aus der Datenbank **direkt zum Client** schicken.

* `max_length`
* `pattern`

In diesen Beispielen haben Sie gesehen, wie Sie Validierungen für Strings hinzufügen.

#### Neuere Python-Versionen

Die Syntax, welche `typing` verwendet, ist **kompatibel** mit allen Versionen, von Python 3.6 aufwärts zu den neuesten, inklusive Python 3.9, Python 3.10, usw.

Mit der Weiterentwicklung von Python kommen **neuere Versionen** heraus, mit verbesserter Unterstützung für Typannotationen, und in vielen Fällen müssen Sie gar nicht mehr das `typing`-Modul importieren, um Typannotationen zu schreiben.

```console
$ pip install "fastapi[all]"
---> 100%
```

</div>

/// info

In Pydantic v1 war das im Hauptpackage enthalten. Jetzt wird es als unabhängiges Package verteilt, sodass Sie wählen können, ob Sie es installieren möchten oder nicht, falls Sie die Funktionalität nicht benötigen.

///

### Das `Settings`-Objekt erstellen

Anschließend könnten Sie Berechtigungen für diese Entität hinzufügen, etwa „Fahren“ (für das Auto) oder „Bearbeiten“ (für den Blog).