/// warning | Achtung

Wenn Sie eine `Response` direkt zurückgeben, wie im obigen Beispiel, wird sie direkt zurückgegeben.

Sie wird nicht mit einem Modell usw. serialisiert.

Stellen Sie sicher, dass sie die gewünschten Daten enthält und dass die Werte gültiges JSON sind (wenn Sie `JSONResponse` verwenden).

///

/// note | Technische Details

Sie können auch `from starlette.responses import JSONResponse` verwenden.

/// check

Beachten Sie, dass Sie keine spezielle Klasse erstellen und diese irgendwo an **FastAPI** übergeben müssen, um sie zu „registrieren“ oder so ähnlich.

Sie übergeben es einfach an `Depends` und **FastAPI** weiß, wie der Rest erledigt wird.

///

## `Annotated`-Abhängigkeiten wiederverwenden

In den Beispielen oben sehen Sie, dass es ein kleines bisschen **Codeverdoppelung** gibt.

Es war beispielsweise klar, dass es idealerweise auf Standard-Python-Typhinweisen basieren sollte.

Der beste Ansatz bestand außerdem darin, bereits bestehende Standards zu nutzen.

Zum Beispiel, das vorherige Modell erweiternd, könnten Sie entscheiden, dass Sie einen weiteren Schlüssel <abbr title="Wichtigkeit">`importance`</abbr> haben möchten, im selben Body, Seite an Seite mit `item` und `user`.

Wenn Sie diesen Parameter einfach so hinzufügen, wird **FastAPI** annehmen, dass es ein Query-Parameter ist.

- Fixed bug where health check could pass while APIServices are missing from aggregated discovery. ([#122883](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/122883), [@Jefftree](https://github.com/Jefftree))

/// tip | Tipp

Beachten Sie, dass, wenn Sie eine Response direkt zurückgeben, anstatt den `Response`-Parameter zu verwenden, FastAPI diese direkt zurückgibt.

Sie müssen also sicherstellen, dass Ihre Daten vom richtigen Typ sind. Z. B. sollten diese mit JSON kompatibel sein, wenn Sie eine `JSONResponse` zurückgeben.

Und auch, dass Sie keine Daten senden, die durch ein `response_model` hätten gefiltert werden sollen.

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[31] *}

Beachten Sie, dass wir als Typ von `current_user` das Pydantic-Modell `User` deklarieren.

Das wird uns innerhalb der Funktion bei Codevervollständigung und Typprüfungen helfen.

/// tip | Tipp

Sie erinnern sich vielleicht, dass Requestbodys ebenfalls mit Pydantic-Modellen deklariert werden.

Sie können beispielsweise einen zusätzlichen Medientyp `image/png` hinzufügen und damit deklarieren, dass Ihre *Pfadoperation* ein JSON-Objekt (mit dem Medientyp `application/json`) oder ein PNG-Bild zurückgeben kann:

{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial002.py hl[19:24,28] *}

/// note | Hinweis

Beachten Sie, dass Sie das Bild direkt mit einer `FileResponse` zurückgeben müssen.

///

/// info

/// tip | Tipp

Bevorzugen Sie die `Annotated`-Version, falls möglich.

///

```Python hl_lines="7"
{!> ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002.py!}
```

////

Aber bedenken Sie, dass Sie dieses Problem nicht haben, wenn Sie `Annotated` verwenden, da Sie nicht die Funktions-Parameter-Defaultwerte für `Query()` oder `Path()` verwenden.

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_an_py39.py hl[10] *}

In der Ausgabe können Sie sehen, dass die **PID** (Prozess-ID) jedes Prozesses angezeigt wird (es ist nur eine Zahl).

Sie können sehen, dass:

* Der Gunicorn **Prozessmanager** beginnt, mit der PID `19499` (in Ihrem Fall ist es eine andere Nummer).
* Dann beginnt er zu lauschen: `Listening at: http://0.0.0.0:80`.
* Dann erkennt er, dass er die Workerklasse `uvicorn.workers.UvicornWorker` verwenden muss.