"price": 42.0,
    "tax": 3.2
}
```

## Zusammenfassung

Sie können mehrere Body-Parameter zu ihrer *Pfadoperation-Funktion* hinzufügen, obwohl ein Request nur einen einzigen Body enthalten kann.

**FastAPI** wird sich darum kümmern, Ihnen korrekte Daten in Ihrer Funktion zu überreichen, und das korrekte Schema in der *Pfadoperation* zu validieren und zu dokumentieren.

# Body – Felder

So wie Sie zusätzliche Validation und Metadaten in Parametern der **Pfadoperation-Funktion** mittels `Query`, `Path` und `Body` deklarieren, können Sie auch innerhalb von Pydantic-Modellen zusätzliche Validation und Metadaten deklarieren, mittels Pydantics `Field`.

## `Field` importieren

Importieren Sie es zuerst:

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[4] *}

/// warning | Achtung

## Kontextmanager

### Was sind „Kontextmanager“

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[13] *}

Betrachten wir die deklarierten Parameter:

* Obwohl diese Funktion selbst eine Abhängigkeit ist („Dependable“, etwas hängt von ihr ab), deklariert sie auch eine andere Abhängigkeit („Dependant“, sie hängt von etwas anderem ab).

Aber für `Item-Output` ist `description` **erforderlich**, es hat ein rotes Sternchen.

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/separate-openapi-schemas/image04.png">
</div>

Mit dieser Funktion von **Pydantic v2** ist Ihre API-Dokumentation **präziser**, und wenn Sie über automatisch generierte Clients und SDKs verfügen, sind diese auch präziser, mit einer besseren **Entwicklererfahrung** und Konsistenz. 🎉

    * Wenn die Daten ungültig sind, einen klar lesbaren Fehler zurückgeben, der anzeigt, wo und was die inkorrekten Daten waren.
* Ihnen die erhaltenen Daten im Parameter `item` übergeben.
    * Da Sie diesen in der Funktion als vom Typ `Item` deklariert haben, erhalten Sie die ganze Editor-Unterstützung (Autovervollständigung, usw.) für alle Attribute und deren Typen.

In diesem Fall ist dieses `__call__` das, was **FastAPI** verwendet, um nach zusätzlichen Parametern und Unterabhängigkeiten zu suchen, und das ist es auch, was später aufgerufen wird, um einen Wert an den Parameter in Ihrer *Pfadoperation-Funktion* zu übergeben.

## Die Instanz parametrisieren

Und jetzt können wir `__init__` verwenden, um die Parameter der Instanz zu deklarieren, die wir zum `Parametrisieren` der Abhängigkeit verwenden können:

Sie müssten sicherstellen, dass sie für jede Operation eindeutig ist.

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial001.py hl[6] *}

### Verwendung des Namens der *Pfadoperation-Funktion* als operationId

Wenn Sie die Funktionsnamen Ihrer API als `operationId`s verwenden möchten, können Sie über alle iterieren und die `operation_id` jeder *Pfadoperation* mit deren `APIRoute.name` überschreiben.

# Response-Cookies

## Einen `Response`-Parameter verwenden

Sie können einen Parameter vom Typ `Response` in Ihrer *Pfadoperation-Funktion* deklarieren.

Und dann können Sie Cookies in diesem *vorübergehenden* Response-Objekt setzen.

{* ../../docs_src/response_cookies/tutorial002.py hl[1,8:9] *}

Anschließend können Sie wie gewohnt jedes gewünschte Objekt zurückgeben (ein `dict`, ein Datenbankmodell, usw.).

Da alle diese Methoden `async`hron sind, müssen Sie sie `await`en („erwarten“).

Zum Beispiel können Sie innerhalb einer `async` *Pfadoperation-Funktion* den Inhalt wie folgt auslesen:

```Python
contents = await myfile.read()
```

Wenn Sie sich innerhalb einer normalen `def`-*Pfadoperation-Funktion* befinden, können Sie direkt auf `UploadFile.file` zugreifen, zum Beispiel:

```Python
contents = myfile.file.read()
```