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).

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/// note | "Technische Details"

Sie können auch `from starlette.responses import JSONResponse` verwenden.

        * Bei Requests wird eine Liste gelesen, Duplikate entfernt und in ein `set` umgewandelt.
        * Bei Responses wird das `set` in eine `list`e umgewandelt.
        * Das generierte Schema zeigt an, dass die `set`-Werte eindeutig sind (unter Verwendung von JSON Schemas `uniqueItems`).
* `bytes`:
    * Standard-Python-`bytes`.
    * In Requests und Responses werden sie als `str` behandelt.

Es ist möglich, doppelte Header zu empfangen. Also den gleichen Header mit unterschiedlichen Werten.

Sie können solche Fälle deklarieren, indem Sie in der Typdeklaration eine Liste verwenden.

Sie erhalten dann alle Werte von diesem doppelten Header als Python-`list`e.

Um zum Beispiel einen Header `X-Token` zu deklarieren, der mehrmals vorkommen kann, schreiben Sie:

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="9"

gehen, so ist das das gleiche wie die URL:

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

Aber wenn Sie zum Beispiel zu:

```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=20
```

gehen, werden die Parameter-Werte Ihrer Funktion sein:

* `skip=20`: da Sie das in der URL gesetzt haben
* `limit=10`: weil das der Defaultwert ist

## Optionale Parameter

Abhängigkeiten eine gemeinsame Unterabhängigkeit haben, wird **FastAPI** diese Unterabhängigkeit nur einmal pro Request aufrufen.

Und es speichert den zurückgegebenen Wert in einem <abbr title="Mechanismus, der bereits berechnete/generierte Werte zwischenspeichert, um sie später wiederzuverwenden, anstatt sie erneut zu berechnen.">„Cache“</abbr> und übergibt diesen gecachten Wert an alle „Dependanten“, die ihn in diesem spezifischen Request benötigen, anstatt die Abhängigkeit mehrmals für denselben...

Bei getrennten Funktionen, die keine gemeinsame Logik oder Variablen haben, ist dies schwieriger, da Sie Werte in globalen Variablen speichern oder ähnliche Tricks verwenden müssen.

Aus diesem Grund wird jetzt empfohlen, stattdessen `lifespan` wie oben erläutert zu verwenden.

## Technische Details

## Zusätzliche Response mit `model`

Sie können Ihren *Pfadoperation-Dekoratoren* einen Parameter `responses` übergeben.

Der nimmt ein `dict` entgegen, die Schlüssel sind Statuscodes für jede Response, wie etwa `200`, und die Werte sind andere `dict`s mit den Informationen für jede Response.

Jedes dieser Response-`dict`s kann einen Schlüssel `model` haben, welcher ein Pydantic-Modell enthält, genau wie `response_model`.

{!> ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial005.py!}
```

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## Validierung von Zahlen: Floats, größer und kleiner

Zahlenvalidierung funktioniert auch für <abbr title="Kommazahl">`float`</abbr>-Werte.

///

```Python hl_lines="80-83"
{!> ../../docs_src/security/tutorial003.py!}
```

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#### Über `**user_dict`

`UserInDB(**user_dict)` bedeutet:

*Übergib die Schlüssel und Werte des `user_dict` direkt als Schlüssel-Wert-Argumente, äquivalent zu:*

```Python
UserInDB(
    username = user_dict["username"],
    email = user_dict["email"],
    full_name = user_dict["full_name"],

///

### Schritt 5: den Inhalt zurückgeben

```Python hl_lines="8"
{!../../docs_src/first_steps/tutorial001.py!}
```

Sie können ein `dict`, eine `list`, einzelne Werte wie `str`, `int`, usw. zurückgeben.

Sie können auch Pydantic-Modelle zurückgeben (dazu später mehr).