errors.property_type_integer={0} sollte numerisch sein.
errors.property_type_long={0} sollte numerisch sein.
errors.property_type_float={0} sollte numerisch sein.
errors.property_type_double={0} sollte numerisch sein.
errors.property_type_date={0} sollte ein Datum sein.

success.update_crawler_params=Parameter aktualisiert.
success.delete_doc_from_index=Ein Vorgang wurde gestartet, der das Dokument aus dem Index entfernt.

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.

Genauso würde die Datenbank kein Pydantic-Modell (ein Objekt mit Attributen) akzeptieren, sondern nur ein `dict`.

Sie können für diese Fälle `jsonable_encoder` verwenden.

jenen
jener
jenes
jetzt
kann
kein
keine
keinem
keinen
keiner
keines
können
könnte
machen
man
manche
manchem
manchen
mancher
manches
mein
meine
meinem
meinen
meiner
meines
mit
muss
musste
nach
nicht
nichts
noch
nun
nur
ob
oder
ohne
sehr
sein
seine
seinem
seinen
seiner
seines

### Ungültige Rückgabetyp-Annotationen

Aber wenn Sie ein beliebiges anderes Objekt zurückgeben, das kein gültiger Pydantic-Typ ist (z. B. ein Datenbank-Objekt), und Sie annotieren es so in der Funktion, wird FastAPI versuchen, ein Pydantic-Responsemodell von dieser Typannotation zu erstellen, und scheitern.

Und wenn Sie alle verfügbaren Schemas (JSON-Schemas) in OpenAPI überprüfen, werden Sie feststellen, dass es zwei gibt, ein `Item-Input` und ein `Item-Output`.

Für `Item-Input` ist `description` **nicht erforderlich**, es hat kein rotes Sternchen.

Aber für `Item-Output` ist `description` **erforderlich**, es hat ein rotes Sternchen.

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/separate-openapi-schemas/image04.png">
</div>

```

////

/// info

In Pydantic Version 1 hieß die Methode zum Abrufen des JSON-Schemas für ein Modell `Item.schema()`, in Pydantic Version 2 heißt die Methode `Item.model_json_schema()`.

///

Obwohl wir nicht die standardmäßig integrierte Funktionalität verwenden, verwenden wir dennoch ein Pydantic-Modell, um das JSON-Schema für die Daten, die wir in YAML empfangen möchten, manuell zu generieren.

Insbesondere Benutzermodelle, denn:

* Das **hereinkommende Modell** sollte ein Passwort haben können.
* Das **herausgehende Modell** sollte kein Passwort haben.
* Das **Datenbankmodell** sollte wahrscheinlich ein <abbr title='Ein aus scheinbar zufälligen Zeichen bestehender „Fingerabdruck“ eines Textes. Der Inhalt des Textes kann nicht eingesehen werden.'>gehashtes</abbr> Passwort haben.

* Die Datei `app/routers/items.py` befindet sich in einem Package, `app/routers/`, also ist sie ein Submodul: `app.routers.items`.
* Das Gleiche gilt für `app/routers/users.py`, es ist ein weiteres Submodul: `app.routers.users`.
* Es gibt auch ein Unterverzeichnis `app/internal/` mit einer weiteren Datei `__init__.py`, es handelt sich also um ein weiteres „Python-Subpackage“: `app.internal`.

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.

```Python hl_lines="16-18  21-22  28-32"
{!../../docs_src/openapi_callbacks/tutorial001.py!}
```

Es gibt zwei Hauptunterschiede zu einer normalen *Pfadoperation*:

* Es muss kein tatsächlicher Code vorhanden sein, da Ihre Anwendung diesen Code niemals aufruft. Sie wird nur zur Dokumentation der *externen API* verwendet. Die Funktion könnte also einfach `pass` enthalten.