* **Convertir datos**: de la request al tipo requerido.
* **Validar datos**: provenientes de cada request:
    * Generando **errores automáticos** devueltos al cliente cuando los datos son inválidos.
* **Documentar** la API usando OpenAPI:
    * Que luego es usada por las interfaces de documentación interactiva automática.

Sie können `dataclasses` auch im Parameter `response_model` verwenden:

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial002_py310.py hl[1,6:12,18] *}

Die Datenklasse wird automatisch in eine Pydantic-Datenklasse konvertiert.

Auf diese Weise wird deren Schema in der Benutzeroberfläche der API-Dokumentation angezeigt:

<img src="/img/tutorial/dataclasses/image01.png">

   *
   * <p>In all cases, if {@code C} needs custom logic for testing serialization, you can add an
   * explicit {@code testSerializable()} test in the corresponding {@code CTest} class, and {@code
   * C} will be excluded from automated serialization test performed by this method.
   */
  @Test
  public void testSerializable() throws Exception {
    // TODO: when we use @BeforeClass, we can pay the cost of class path scanning only once.

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).

 * This form extends CreateForm to include fields necessary for updating existing scheduler entries,
 * including tracking information for optimistic locking.
 * Schedulers define automated jobs such as crawling and system maintenance tasks.
 *
 */
public class EditForm extends CreateForm {

    /**
     * Creates a new EditForm instance.
     */
    public EditForm() {
        super();

documentar como descrito em [Retornos Adicionais no OpenAPI](additional-responses.md){.internal-link target=_blank}.

Você pode ver nas próximas seções como usar/declarar essas `Responses` customizadas enquanto mantém a conversão e documentação automática dos dados....

```

</div>

Das Kommandozeilenprogramm namens `fastapi` ist das **FastAPI CLI**.

FastAPI CLI nimmt den Pfad zu Ihrem Python-Programm (z. B. `main.py`), erkennt automatisch die `FastAPI`-Instanz (häufig `app` genannt), bestimmt den korrekten Importprozess und stellt sie dann bereit.

Für die Produktion würden Sie stattdessen `fastapi run` verwenden. 🚀

  - 💃 Verwendung von TypeScript, Hooks, Vite und anderen Teilen eines modernen Frontend-Stacks.
  - 🎨 [Tailwind CSS](https://tailwindcss.com) und [shadcn/ui](https://ui.shadcn.com) für die Frontend-Komponenten.
  - 🤖 Ein automatisch generierter Frontend-Client.
  - 🧪 [Playwright](https://playwright.dev) für End-to-End-Tests.
  - 🦇 „Dark-Mode“-Unterstützung.
- 🐋 [Docker Compose](https://www.docker.com) für Entwicklung und Produktion.

Aber Sie müssen sich auch nicht weiter um die Modelle kümmern, hereinkommende Dicts werden automatisch in sie konvertiert. Und was Sie zurückgeben, wird automatisch nach JSON konvertiert.

## Bodys mit beliebigen `dict`s { #bodies-of-arbitrary-dicts }

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[31] *}

Observe que nós declaramos o tipo de `current_user` como o modelo Pydantic `User`.

Isso nos ajudará dentro da função com todo o preenchimento automático e verificações de tipo.

/// tip | Dica

Você pode se lembrar que corpos de requisição também são declarados com modelos Pydantic.

Aqui, o **FastAPI** não ficará confuso porque você está usando `Depends`.

///