# Klassen als Abhängigkeiten { #classes-as-dependencies }

Bevor wir tiefer in das **Dependency Injection** System eintauchen, lassen Sie uns das vorherige Beispiel verbessern.

## Ein `dict` aus dem vorherigen Beispiel { #a-dict-from-the-previous-example }

Eine der von API-Systemen benötigten Hauptfunktionen ist die Daten-<abbr title="Auch „Marshalling“, „Konvertierung“ genannt">„Serialisierung“</abbr>, welche Daten aus dem Code (Python) entnimmt und in etwas umwandelt, was durch das Netzwerk gesendet werden kann. Beispielsweise das Konvertieren eines Objekts, welches Daten aus einer Datenbank enthält, in ein JSON-Objekt. Konvertieren von `datetime`-Objekten in Strings, usw.

`Header` ist eine „Schwester“-Klasse von `Path`, `Query` und `Cookie`. Sie erbt ebenfalls von der gemeinsamen `Param`-Klasse.

Aber denken Sie daran, dass bei der Nutzung von `Query`, `Path`, `Header` und anderen Importen aus `fastapi`, diese tatsächlich Funktionen sind, die spezielle Klassen zurückgeben.

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/// info | Info

In diesem Beispiel verwenden wir keine `scopes`, aber die Funktionalität ist vorhanden, wenn Sie sie benötigen.

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Rufen Sie nun die Benutzerdaten aus der (gefakten) Datenbank ab, für diesen `username` aus dem Formularfeld.

Wenn es keinen solchen Benutzer gibt, geben wir die Fehlermeldung „Incorrect username or password“ zurück.

Für den Fehler verwenden wir die Exception `HTTPException`:

{* ../../docs_src/header_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:14,18] *}

**FastAPI** wird die Daten für **jedes Feld** aus den **Headern** des <abbr title="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Request</abbr> extrahieren und Ihnen das von Ihnen definierte Pydantic-Modell geben.

## Die Dokumentation testen { #check-the-docs }

Weil es eine Python-Exception ist, geben Sie sie nicht zurück (`return`), sondern lösen sie aus (`raise`).

# Formulardaten { #form-data }

Wenn Sie Felder aus Formularen statt JSON empfangen müssen, können Sie `Form` verwenden.

/// info | Info

Um Formulare zu verwenden, installieren Sie zuerst <a href="https://github.com/Kludex/python-multipart" class="external-link" target="_blank">`python-multipart`</a>.

von Abhängigkeiten mit `yield` abhängen.

Anstatt beispielsweise dieselbe Datenbanksession zu verwenden, würden Sie innerhalb des Hintergrundtasks eine neue Datenbanksession erstellen und die Objekte aus der Datenbank mithilfe dieser neuen Session beziehen. Und anstatt das Objekt aus der Datenbank als Parameter an die Hintergrundtask-Funktion zu übergeben, würden Sie die ID dieses Objekts übergeben und das Objekt dann innerhalb der Hintergrundtask-Funktion erneut beziehen....

Eine vielseitige Möglichkeit ist der <a href="https://openapi-generator.tech/" class="external-link" target="_blank">OpenAPI Generator</a>, der **viele Programmiersprachen** unterstützt und SDKs aus Ihrer OpenAPI-Spezifikation generieren kann.

Zusammengefasst, um Teil-Aktualisierungen vorzunehmen:

* (Optional) verwenden Sie `PATCH` statt `PUT`.
* Lesen Sie die bereits gespeicherten Daten aus.
* Fügen Sie diese in ein Pydantic-Modell ein.
* Erzeugen Sie aus dem empfangenen Modell ein `dict` ohne Defaultwerte (mittels `exclude_unset`).