```Python
... Depends(CommonQueryParams)
```

... ist das, was **FastAPI** tatsächlich verwendet, um die Abhängigkeit zu ermitteln.

Aus diesem extrahiert FastAPI die deklarierten Parameter, und dieses ist es, was FastAPI auch aufruft.

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In diesem Fall hat das erste `CommonQueryParams` in:

//// tab | Python 3.10+

```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, ...
```

////

* **FastAPI**:
    * So wie Starlette Uvicorn verwendet und nicht schneller als dieses sein kann, verwendet **FastAPI** Starlette, sodass es nicht schneller als dieses sein kann.

In diesem Fall wird `item_id` als `int` deklariert, also als Ganzzahl.

/// check | Testen

Dadurch erhalten Sie Editor-Unterstützung innerhalb Ihrer Funktion, mit Fehlerprüfungen, Codevervollständigung, usw.

///

## Daten-<dfn title="auch bekannt als: Serialisierung, Parsen, Marshalling">Konversion</dfn> { #data-conversion }

Diese Funktionen existieren (statt die Klassen direkt zu verwenden), damit Ihr Editor keine Fehlermeldungen über ihre Typen ausgibt.

Auf diese Weise können Sie Ihren normalen Editor und Ihre Programmier-Tools verwenden, ohne besondere Einstellungen vornehmen zu müssen, um diese Fehlermeldungen stummzuschalten.

Auf diese Weise weiß die Unteranwendung, dass sie dieses Pfadpräfix für die Benutzeroberfläche der Dokumentation verwenden soll.

Und die Unteranwendung könnte auch ihre eigenen gemounteten Unteranwendungen haben und alles würde korrekt funktionieren, da FastAPI sich um alle diese `root_path`s automatisch kümmert.

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).
    * Sie hängt von `query_extractor` ab und weist den von diesem zurückgegebenen Wert dem Parameter `q` zu.
* Sie deklariert außerdem ein optionales `last_query`-Cookie, ein `str`.

Das würde einer Drittanbieteranwendung passieren, die versucht, auf eine dieser *Pfadoperationen* mit einem Token zuzugreifen, das von einem Benutzer bereitgestellt wurde, abhängig davon, wie viele Berechtigungen der Benutzer dieser Anwendung erteilt hat.

## Über Integrationen von Drittanbietern { #about-third-party-integrations }

In diesem Beispiel verwenden wir den OAuth2-Flow „Password“.

... und deklarieren Sie dessen Typ als das Modell, welches Sie erstellt haben, `Item`.

## Resultate { #results }

Mit nur dieser Python-Typdeklaration wird **FastAPI**:

* Den Requestbody als JSON lesen.
* Die entsprechenden Typen konvertieren (falls nötig).
* Diese Daten validieren.
    * Wenn die Daten ungültig sind, wird ein klar lesbarer Fehler zurückgegeben, der genau anzeigt, wo und was die inkorrekten Daten sind.

Sie können für diese Fälle `jsonable_encoder` verwenden.

Es nimmt ein Objekt entgegen, wie etwa ein Pydantic-Modell, und gibt eine JSON-kompatible Version zurück:

{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}

In diesem Beispiel wird das Pydantic-Modell in ein `dict`, und das `datetime`-Objekt in ein `str` konvertiert.

Aber irgendwann gab es keine andere Möglichkeit, als etwas zu schaffen, das all diese Funktionen bereitstellte, die besten Ideen früherer Tools aufnahm und diese auf die bestmögliche Weise kombinierte, wobei Sprachfunktionen verwendet wurden, die vorher noch nicht einmal verfügbar waren (Python 3.6+ Typhinweise).

</blockquote>

## Untersuchung { #investigation }