<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/request-form-models/image01.png">
</div>

## Zusätzliche Formularfelder verbieten { #forbid-extra-form-fields }

In einigen speziellen Anwendungsfällen (wahrscheinlich nicht sehr häufig) möchten Sie möglicherweise die Formularfelder auf nur diejenigen beschränken, die im Pydantic-Modell deklariert sind, und jegliche **zusätzlichen** Felder **verbieten**.

# OpenAPI Webhooks { #openapi-webhooks }

Es gibt Fälle, in denen Sie Ihren API-**Benutzern** mitteilen möchten, dass Ihre App *deren* App mit einigen Daten aufrufen (einen <abbr title="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Request</abbr> senden) könnte, normalerweise um über ein bestimmtes **Event** zu **benachrichtigen**.

Sie sollten jedoch zuerst das **Tutorial – Benutzerhandbuch** lesen (was Sie gerade tun).

In einigen Fällen müssen Sie möglicherweise immer noch Pydantics Version von `dataclasses` verwenden. Zum Beispiel, wenn Sie Fehler in der automatisch generierten API-Dokumentation haben.

In diesem Fall können Sie einfach die Standard-`dataclasses` durch `pydantic.dataclasses` ersetzen, was einen direkten Ersatz darstellt:

```Python
with open("file.txt") as file:
    file.read()
```

In neueren Versionen von Python gibt es auch einen **asynchronen Kontextmanager**. Sie würden ihn mit `async with` verwenden:

```Python
async with lifespan(app):
    await do_stuff()
```

Ihre API muss fast immer einen **Response**body senden. Aber Clients müssen nicht unbedingt immer **Requestbodys** senden, manchmal fordern sie nur einen Pfad an, vielleicht mit einigen Query-Parametern, aber senden keinen Body.

Wenn ein Request ungültige Daten enthält, löst **FastAPI** intern einen `RequestValidationError` aus.

Und es enthält auch einen Default-Exceptionhandler für diesen.

Um diesen zu überschreiben, importieren Sie den `RequestValidationError` und verwenden Sie ihn mit `@app.exception_handler(RequestValidationError)`, um den Exceptionhandler zu dekorieren.

Der Exceptionhandler erhält einen `Request` und die Exception.

Sie deklarieren die „Form“ der Daten als Klassen mit Attributen.

Und jedes Attribut hat einen Typ.

Dann erzeugen Sie eine Instanz dieser Klasse mit einigen Werten, und Pydantic validiert die Werte, konvertiert sie in den passenden Typ (falls notwendig) und gibt Ihnen ein Objekt mit allen Daten.

* `headers` – Ein `dict` von Strings.
* `media_type` – Ein `str`, der den Medientyp angibt. Z. B. `"text/html"`.

FastAPI (eigentlich Starlette) fügt automatisch einen Content-Length-Header ein. Außerdem wird es einen Content-Type-Header einfügen, der auf dem media_type basiert, und für Texttypen einen Zeichensatz (charset) anfügen.

{* ../../docs_src/response_directly/tutorial002_py39.py hl[1,18] *}

### `HTMLResponse` { #htmlresponse }

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008_an_py39.py hl[18:19,26:27] *}

Auf die gleiche Weise könnten Sie einige Abhängigkeiten mit `yield` und einige andere Abhängigkeiten mit `return` haben, und alle können beliebig voneinander abhängen.

Und Sie könnten eine einzelne Abhängigkeit haben, die auf mehreren ge`yield`eten Abhängigkeiten basiert, usw.