`secrets.compare_digest()` benötigt `bytes` oder einen `str`, welcher nur ASCII-Zeichen (solche der englischen Sprache) enthalten darf, das bedeutet, dass es nicht mit Zeichen wie `á`, wie in `Sebastián`, funktionieren würde.

Um dies zu lösen, konvertieren wir zunächst den `username` und das `password` in UTF-8-codierte `bytes`.

Eine der von API-Systemen benötigten Hauptfunktionen ist die Daten-<dfn title="auch genannt: Marshalling, Konvertierung">„Serialisierung“</dfn>, 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.

FastAPI wird dieses `response_model` nehmen, um die Daten zu dokumentieren, validieren, usw. und auch, um **die Ausgabedaten** entsprechend der Typdeklaration **zu konvertieren und filtern**.

/// tip | Tipp

Wenn Sie in Ihrem Editor strikte Typchecks haben, mypy, usw., können Sie den Funktions-Rückgabetyp als <abbr title="„Irgend etwas“">`Any`</abbr> deklarieren.

## 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.

`JSONResponse` der Fall ist, werden die von Ihnen zurückgegebenen Daten automatisch mit jedem Pydantic-`response_model` (das Sie im *Pfadoperation-Dekorator* deklariert haben) konvertiert (und gefiltert). Aber die Daten werden nicht mit Pydantic zu JSON-Bytes serialisiert, stattdessen werden sie mit dem `jsonable_encoder` konvertiert und anschließend an die `JSONResponse`-Klasse übergeben, die sie dann mit der Standard-JSON-Bibliothek in Python in Bytes serialisiert.

### JSON-Leistung { #json-performance...

Da der Editor die Typen der Variablen kennt, erhalten Sie nicht nur Code-Vervollständigung, sondern auch eine Fehlerprüfung:

<img src="/img/python-types/image04.png">

Jetzt, da Sie wissen, dass Sie das reparieren müssen, konvertieren Sie `age` mittels `str(age)` in einen String:

{* ../../docs_src/python_types/tutorial004_py310.py hl[2] *}

## Deklarieren von Typen { #declaring-types }

Wir konvertieren dieses iterierbare Objekt mit `list(data.items())` in eine richtige `list`.

Obwohl jeder andere normal deklarierte Parameter (z. B. der Body, mit einem Pydantic-Modell) dennoch validiert, konvertiert, annotiert, usw. werden würde.

Das bedeutet, dass jeder in Python aus einer Umgebungsvariablen gelesene Wert ein `str` ist und jede Konvertierung in einen anderen Typ oder jede Validierung im Code erfolgen muss.

## Pydantic `Settings` { #pydantic-settings }

}
```

/// tip | Tipp

Wenn Sie eine `HTTPException` auslösen, können Sie dem Parameter `detail` jeden Wert übergeben, der in JSON konvertiert werden kann, nicht nur `str`.

Sie könnten ein `dict`, eine `list`, usw. übergeben.

Diese werden von **FastAPI** automatisch gehandhabt und in JSON konvertiert.

///

## Benutzerdefinierte Header hinzufügen { #add-custom-headers }