Um einen **Request**body zu deklarieren, verwenden Sie <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a>-Modelle mit allen deren Fähigkeiten und Vorzügen.

/// info

Um Daten zu versenden, sollten Sie eines von: `POST` (meistverwendet), `PUT`, `DELETE` oder `PATCH` verwenden.

* **JWT-Token**-Authentifizierung.
* **SQLAlchemy**-Modelle (unabhängig von Flask-Erweiterungen, sodass sie direkt mit Celery-Workern verwendet werden können).
* Grundlegende Startmodelle für Benutzer (ändern und entfernen Sie nach Bedarf).
* **Alembic**-Migrationen.
* **CORS** (Cross Origin Resource Sharing).
* **Celery**-Worker, welche Modelle und Code aus dem Rest des Backends selektiv importieren und verwenden können.

Wenn Sie Ihre API sichern möchten, gibt es mehrere bessere Dinge, die Sie tun können, zum Beispiel:

* Stellen Sie sicher, dass Sie über gut definierte Pydantic-Modelle für Ihre Requestbodys und Responses verfügen.
* Konfigurieren Sie alle erforderlichen Berechtigungen und Rollen mithilfe von Abhängigkeiten.
* Speichern Sie niemals Klartext-Passwörter, sondern nur Passwort-Hashes.

        return style(style).a(message).resetStyle();
    }

    MessageBuilder style(String style);

    MessageBuilder resetStyle();

    //
    // message building methods modelled after Ansi methods
    //

    @Nonnull
    @Override
    MessageBuilder append(CharSequence cs);

    @Nonnull
    @Override
    MessageBuilder append(CharSequence cs, int start, int end);

{!../../docs_src/first_steps/tutorial001.py!}
```

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.

```Python hl_lines="22"
{!> ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial002.py!}
```

////

In diesem Fall wird **FastAPI** bemerken, dass es mehr als einen Body-Parameter in der Funktion gibt (zwei Parameter, die Pydantic-Modelle sind).

Es wird deshalb die Parameternamen als Schlüssel (Feldnamen) im Body verwenden, und erwartet einen Body wie folgt:

```JSON
{
    "item": {
        "name": "Foo",

/// info

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

Sehen wir uns an, wie das funktioniert und wie Sie es bei Bedarf ändern können.

## Pydantic-Modelle für Eingabe und Ausgabe

Nehmen wir an, Sie haben ein Pydantic-Modell mit Defaultwerten wie dieses:

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="7"

    disabled = user_dict["disabled"],
    hashed_password = user_dict["hashed_password"],
)
```

/// info

Eine ausführlichere Erklärung von `**user_dict` finden Sie in [der Dokumentation für **Extra Modelle**](../extra-models.md#uber-user_indict){.internal-link target=_blank}.

///

## Den Token zurückgeben

Die Response des `token`-Endpunkts muss ein JSON-Objekt sein.

<img src="/img/python-types/image06.png">

Beachten Sie, das bedeutet: „`one_person` ist eine **Instanz** der Klasse `Person`“.

Es bedeutet nicht: „`one_person` ist die **Klasse** genannt `Person`“.

## Pydantic Modelle

<a href="https://pydantic-docs.helpmanual.io/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a> ist eine Python-Bibliothek für die Validierung von Daten.

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