Und Sie können einige der Dateien als `bytes` und einige als `UploadFile` deklarieren.

/// warning | "Achtung"

### Die resultierende Response

Wenn der Client `http://example.com/items/foo` anfragt (ein `item_id` `"foo"`), erhält dieser Client einen HTTP-Statuscode 200 und folgende JSON-Response:

```JSON
{
  "item": "The Foo Wrestlers"
}
```

Aber wenn der Client `http://example.com/items/bar` anfragt (ein nicht-existierendes `item_id` `"bar"`), erhält er einen HTTP-Statuscode 404 (der „Not Found“-Fehler), und eine JSON-Response wie folgt:

```JSON
{

## Den `username` und das Format der Daten überprüfen

Wir verifizieren, dass wir einen `username` erhalten, und extrahieren die Scopes.

Und dann validieren wir diese Daten mit dem Pydantic-Modell (wobei wir die `ValidationError`-Exception abfangen), und wenn wir beim Lesen des JWT-Tokens oder beim Validieren der Daten mit Pydantic einen Fehler erhalten, lösen wir die zuvor erstellte `HTTPException` aus.

* Daten verarbeiten:
    * Angenommen, Sie erhalten eine Datei, die einen langsamen Prozess durchlaufen muss. Sie können als Response „Accepted“ (HTTP 202) zurückgeben und die Datei im Hintergrund verarbeiten.

## `BackgroundTasks` verwenden

**FastAPI** stellt sicher, dass diese Daten korrekt ausgelesen werden, statt JSON zu erwarten.

/// note | "Technische Details"

Daten aus Formularen werden, wenn es keine Dateien sind, normalerweise mit dem <abbr title='Media type – Medientyp, Typ des Mediums'>„media type“</abbr> `application/x-www-form-urlencoded` kodiert.

```Python
UserInDB(**user_in.dict())
```

... weil `user_in.dict()` ein `dict` ist, und dann lassen wir Python es „entpacken“, indem wir es `UserInDB` übergeben, mit vorangestelltem `**`.

Wir erhalten also ein Pydantic-Modell aus den Daten eines anderen Pydantic-Modells.

#### Ein `dict` entpacken und zusätzliche Schlüsselwort-Argumente

Sie haben bereits einen glänzenden, neuen „Authorize“-Button.

Und Ihre *Pfadoperation* hat in der oberen rechten Ecke ein kleines Schloss, auf das Sie klicken können.

///

Und wenn Sie darauf klicken, erhalten Sie ein kleines Anmeldeformular zur Eingabe eines `username` und `password` (und anderer optionaler Felder):

<img src="/img/tutorial/security/image02.png">

/// note | "Hinweis"

Der Pfad-Parameter wird also extrahiert, validiert, in den spezifizierten Typ konvertiert und mit OpenAPI annotiert.

Auf die gleiche Weise können Sie wie gewohnt jeden anderen Parameter deklarieren und zusätzlich auch den `Request` erhalten.

///

## `Request`-Dokumentation

Weitere Details zum <a href="https://www.starlette.io/requests/" class="external-link" target="_blank">`Request`-Objekt finden Sie in der offiziellen Starlette-Dokumentation</a>.

```console
$ pip install pydantic-settings
---> 100%
```

</div>

Es ist bereits enthalten, wenn Sie die `all`-Extras installiert haben, mit:

<div class="termy">

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

</div>

/// info

Sie erhalten die JSON-Response:

```JSON
{"item_id": 5, "q": "somequery"}
```

Damit haben Sie bereits eine API erstellt, welche:

* HTTP-Anfragen auf den _Pfaden_ `/` und `/items/{item_id}` entgegennimmt.
* Beide _Pfade_ erhalten `GET` Operationen (auch bekannt als HTTP _Methoden_).