gleichzeitig die Validierung, Serialisierung und Dokumentation definieren. Aus diesem Grund und aufgrund einiger Designentscheidungen ist es für die Validierung, Serialisierung und automatische Schemagenerierung erforderlich, an vielen Stellen Dekoratoren hinzuzufügen. Es wird also ziemlich ausführlich.

Es kann nicht sehr gut mit verschachtelten Modellen umgehen. Wenn es sich beim JSON-Body in der Anfrage also um ein JSON-Objekt mit inneren Feldern handelt, die wiederum verschachtelte...

Das war's schon.

**Zwei Zeilen**.

Und sie hat die gleiche Form und Struktur wie alle Ihre *Pfadoperation-Funktionen*.

Sie können sie sich als *Pfadoperation-Funktion* ohne den „Dekorator“ (ohne `@app.get("/some-path")`) vorstellen.

Und sie kann alles zurückgeben, was Sie möchten.

In diesem Fall erwartet diese Abhängigkeit:

* Einen optionalen Query-Parameter `q`, der ein `str` ist.

* **Rozszerzalność**:
    * Pydantic umożliwia zdefiniowanie niestandardowych typów danych lub rozszerzenie walidacji o metody na modelu, na których użyty jest dekorator walidatora.

```Python
def get_settings():
    return Settings()
```

würden wir dieses Objekt für jeden Request erstellen und die `.env`-Datei für jeden Request lesen. ⚠️

Da wir jedoch den `@lru_cache`-Dekorator oben verwenden, wird das `Settings`-Objekt nur einmal erstellt, nämlich beim ersten Aufruf. ✔️

{* ../../docs_src/settings/app03_an_py39/main.py hl[1,11] *}