... und **FastAPI** verwendet dieselben Deklarationen, um:

* **Anforderungen** zu definieren: aus <abbr title="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Request</abbr>-Pfadparametern, Query-Parametern, Header-Feldern, Bodys, Abhängigkeiten, usw.
* **Daten umzuwandeln**: aus dem Request in den erforderlichen Typ.
* **Daten zu validieren**: aus jedem Request:

Weil es eine Python-Exception ist, geben Sie sie nicht zurück (`return`), sondern lösen sie aus (`raise`).

<div class="termy">

```console
$ pip install pytest

---> 100%
```

</div>

Es erkennt die Dateien und Tests automatisch, führt sie aus und berichtet Ihnen die Ergebnisse.

Führen Sie die Tests aus, mit:

<div class="termy">

```console
$ pytest

================ test session starts ================

        code ->> function: say_hi(name="Rick")
        function ->> execute: führe Code der Funktion aus
        execute ->> code: gib das Resultat zurück
    end

    rect rgba(0, 255, 0, .1)
        code ->> function: say_hi(name="Rick", salutation="Mr.")
        function ->> execute: führe Code der Funktion aus
        execute ->> code: gib das Resultat zurück
    end

    rect rgba(0, 255, 255, .1)

## Pydantic v1 in v2 { #pydantic-v1-in-v2 }

Pydantic v2 enthält alles aus Pydantic v1 als Untermodul `pydantic.v1`. Dies wird aber in Versionen oberhalb von Python 3.13 nicht mehr unterstützt.

Das bedeutet, Sie können die neueste Version von Pydantic v2 installieren und die alten Pydantic‑v1‑Komponenten aus diesem Untermodul importieren und verwenden, als hätten Sie das alte Pydantic v1 installiert.

<img src="/img/tutorial/query-params-str-validations/image01.png">

## Parameter von OpenAPI ausschließen { #exclude-parameters-from-openapi }

Um einen Query-Parameter aus dem generierten OpenAPI-Schema auszuschließen (und somit aus den automatischen Dokumentationssystemen), setzen Sie den Parameter `include_in_schema` von `Query` auf `False`:

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial014_an_py310.py hl[10] *}

Da jedes SQLModel-Modell auch ein Pydantic-Modell ist, können Sie es in denselben **Typannotationen** verwenden, die Sie für Pydantic-Modelle verwenden könnten.

Wenn Sie beispielsweise einen Parameter vom Typ `Hero` deklarieren, wird er aus dem **JSON-Body** gelesen.

Auf die gleiche Weise können Sie es als **Rückgabetyp** der Funktion deklarieren, und dann wird die Form der Daten in der automatischen API-Dokumentation angezeigt.

Zusammengefasst, um Teil-Aktualisierungen vorzunehmen:

* (Optional) verwenden Sie `PATCH` statt `PUT`.
* Lesen Sie die bereits gespeicherten Daten aus.
* Fügen Sie diese in ein Pydantic-Modell ein.
* Erzeugen Sie aus dem empfangenen Modell ein `dict` ohne Defaultwerte (mittels `exclude_unset`).

In diesem Fall werden sie auf alle *Pfadoperationen* in der Anwendung angewendet:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial012_an_py39.py hl[17] *}

Und alle Ideen aus dem Abschnitt über das [Hinzufügen von `dependencies` zu den *Pfadoperation-Dekoratoren*](dependencies-in-path-operation-decorators.md){.internal-link target=_blank} gelten weiterhin, aber in diesem Fall für alle *Pfadoperationen* in der App.

Eine der von API-Systemen benötigten 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.