Deklarieren wir also `tags` als Set von Strings.

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial003_py310.py hl[12] *}

Jetzt, selbst wenn Sie einen Request mit duplizierten Daten erhalten, werden diese zu einem Set eindeutiger Dinge konvertiert.

Und wann immer Sie diese Daten ausgeben, selbst wenn die Quelle Duplikate hatte, wird es als Set von eindeutigen Dingen ausgegeben.

Und es wird entsprechend annotiert/dokumentiert.

Das ist keine Limitation von **FastAPI**, sondern Teil des HTTP-Protokolls.

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## Zusammenfassung

Eine der von API-Systemen benötigen 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.

Als Nächstes werden die Daten konvertiert und validiert. Wenn Sie also dieses `settings`-Objekt verwenden, verfügen Sie über Daten mit den von Ihnen deklarierten Typen (z. B. ist `items_per_user` ein `int`).

### `settings` verwenden

## Den `username` und das Format der Daten überprüfen

Wir verifizieren, dass wir einen `username` erhalten, und extrahieren die Scopes.

Und dann validieren wir diese Daten mit dem Pydantic-Modell (wobei wir die `ValidationError`-Exception abfangen), und wenn wir beim Lesen des JWT-Tokens oder beim Validieren der Daten mit Pydantic einen Fehler erhalten, lösen wir die zuvor erstellte `HTTPException` aus.

Das Dictionary in `openapi_extra` wird mit dem automatisch generierten OpenAPI-Schema für die *Pfadoperation* zusammengeführt (mittels Deep Merge).

Sie können dem automatisch generierten Schema also zusätzliche Daten hinzufügen.

    * Code-Vervollständigung.
    * Typprüfungen.
* Validierung von Daten:
    * Automatische und eindeutige Fehler, wenn die Daten ungültig sind.
    * Validierung auch für tief verschachtelte JSON-Objekte.
* <abbr title="auch bekannt als: Serialisierung, Parsen, Marshalling">Konvertierung</abbr> von Eingabedaten: Aus dem Netzwerk kommend, zu Python-Daten und -Typen. Lesen von:
    * JSON.
    * Pfad-Parametern.

# Cookie-Parameter

So wie `Query`- und `Path`-Parameter können Sie auch <abbr title='Cookie – „Keks“: Mechanismus, der kurze Daten in Textform im Browser des Benutzers speichert und abfragt'>Cookie</abbr>-Parameter definieren.

## `Cookie` importieren

Importieren Sie zuerst `Cookie`:

{* ../../docs_src/cookie_params/tutorial001_an_py310.py hl[3] *}

## `Cookie`-Parameter deklarieren

Und Sie haben immer noch dieselbe Funktionalität wie bisher gesehen:

* Großartige Editor-Unterstützung.
* Datenkonvertierung bei eingehenden Requests.
* Datenkonvertierung für Response-Daten.
* Datenvalidierung.
* Automatische Annotation und Dokumentation.

## Andere Datentypen

Hier sind einige der zusätzlichen Datentypen, die Sie verwenden können:

* `UUID`:

Sie können das überschreiben, indem Sie direkt eine `Response` zurückgeben, wie in [Eine Response direkt zurückgeben](response-directly.md){.internal-link target=_blank} gezeigt.

Wenn Sie jedoch direkt eine `Response` zurückgeben, werden die Daten nicht automatisch konvertiert und die Dokumentation wird nicht automatisch generiert (zum Beispiel wird der spezifische „Medientyp“, der im HTTP-Header `Content-Type` angegeben ist, nicht Teil der generierten OpenAPI).