zurückgeben, wie in [Eine Response direkt zurückgeben](response-directly.md){.internal-link target=_blank} gezeigt.

Wenn Sie jedoch direkt eine `Response` (oder eine Unterklasse wie `JSONResponse`) zurückgeben, werden die Daten nicht automatisch konvertiert (selbst wenn Sie ein `response_model` deklariert haben), und die Dokumentation wird nicht automatisch generiert (zum Beispiel wird der spezifische „Medientyp“, der im HTTP-Header `Content-Type` angegeben ist, nicht Teil der generierten OpenAPI)....

/// info | Info

Beachten Sie, dass der `TestClient` Daten empfängt, die nach JSON konvertiert werden können, keine Pydantic-Modelle.

* Einen `skip`-Query-Parameter, der ein `int` ist, mit einem Defaultwert `0`.
* Einen `limit`-Query-Parameter, der ein `int` ist, mit einem Defaultwert `100`.

In beiden Fällen werden die Daten konvertiert, validiert, im OpenAPI-Schema dokumentiert, usw.

## Verwenden { #use-it }

Jetzt können Sie Ihre Abhängigkeit mithilfe dieser Klasse deklarieren.

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[19] *}

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

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

Es gibt viele andere Objekte und Modelle, die automatisch zu JSON konvertiert werden (einschließlich ORMs, usw.). Versuchen Sie, Ihre Lieblingsobjekte zu verwenden. Es ist sehr wahrscheinlich, dass sie bereits unterstützt werden.

### Schritt 6: Deployen { #step-6-deploy-it }

constraints.TypeLong.message = {item} muss eine Zahl sein.
constraints.TypeFloat.message = {item} muss eine Zahl sein.
constraints.TypeDouble.message = {item} muss eine Zahl sein.
constraints.TypeAny.message = {item} kann nicht in {propertyType} konvertiert werden.
constraints.UriType.message = {item} hat eine nicht erkannte URI.
constraints.CronExpression.message = {item} ist kein gültiger CRON-Ausdruck.

# ----------------------------------------------------------

Als Nächstes werden die Daten konvertiert und validiert. Wenn Sie also dieses `settings`-Objekt verwenden, verfügen Sie über Daten mit den von Ihnen deklarierten Typen (z. B. ist `items_per_user` ein `int`).

### `settings` verwenden { #use-the-settings }

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.

Und Sie erhalten volle Editor-Unterstützung für dieses Objekt.

Ein Beispiel aus der offiziellen Pydantic Dokumentation:

Sie möchten aber dennoch in der Lage sein, die von Ihnen zurückgegebenen Daten mit einem `response_model` zu filtern und zu konvertieren.

In diesen Fällen können Sie einen `Response`-Parameter verwenden.

## Einen `Response`-Parameter verwenden { #use-a-response-parameter }

## Daten in etwas JSON-kompatibles konvertieren { #convert-any-data-to-json-compatible }

Um Daten in etwas JSON-kompatibles zu konvertieren, lesen Sie die Dokumentation unter [Tutorial – JSON-kompatibler Encoder](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank}.

Aber eine Variable wie `user-agent` ist in Python ungültig.

Daher wird `Header` standardmäßig die Zeichen des Parameter-Namens von Unterstrich (`_`) zu Bindestrich (`-`) konvertieren, um die Header zu extrahieren und zu dokumentieren.

Außerdem ist Groß-/Klein­schrei­bung in HTTP-Headern nicht relevant, daher können Sie sie im Standard-Python-Stil (auch bekannt als „snake_case“) deklarieren.