Sie geben den ersten Parameter der Funktion ein, `first_name`, dann einen Punkt (`.`) und drücken `Strg+Leertaste`, um die Vervollständigung auszulösen.

Aber leider erhalten Sie nichts Nützliches:

<img src="/img/python-types/image01.png">

### Typen hinzufügen { #add-types }

Lassen Sie uns eine einzelne Zeile aus der vorherigen Version ändern.

///

Die Abhängigkeiten funktionieren weiterhin wie erwartet, und das **Beste daran** ist, dass die **Typinformationen erhalten bleiben**, was bedeutet, dass Ihr Editor Ihnen weiterhin **automatische Vervollständigung**, **Inline-Fehler**, usw. bieten kann. Das Gleiche gilt für andere Tools wie `mypy`.

                            "application/json": {



...
```

#### Wofür OpenAPI gedacht ist { #what-is-openapi-for }

Das OpenAPI-Schema ist die Grundlage für die beiden enthaltenen interaktiven Dokumentationssysteme.

Es gibt dutzende Alternativen, die alle auf OpenAPI basieren. Sie können jede dieser Alternativen problemlos zu Ihrer mit **FastAPI** erstellten Anwendung hinzufügen.

* **Kurz**: Minimieren Sie die Verdoppelung von Code. Mehrere Features aus jeder Parameterdeklaration. Weniger Bugs.
* **Robust**: Erhalten Sie produktionsreifen Code. Mit automatischer, interaktiver Dokumentation.

# FastAPI helfen – Hilfe erhalten { #help-fastapi-get-help }

Mögen Sie **FastAPI**?

Möchten Sie FastAPI, anderen Benutzern und dem Autor helfen?

Oder möchten Sie Hilfe zu **FastAPI** erhalten?

Es gibt sehr einfache Möglichkeiten zu helfen (einige erfordern nur ein oder zwei Klicks).

Und es gibt auch mehrere Möglichkeiten, Hilfe zu bekommen.

## Newsletter abonnieren { #subscribe-to-the-newsletter }

Diese Art der Asynchronität hat NodeJS populär gemacht (auch wenn NodeJS nicht parallel ist) und darin liegt die Stärke von Go als Programmiersprache.

Und das ist das gleiche Leistungsniveau, das Sie mit **FastAPI** erhalten.

<img src="/img/tutorial/body/image02.png">

## Editor-Unterstützung { #editor-support }

In Ihrem Editor erhalten Sie innerhalb Ihrer Funktion Typhinweise und Code-Vervollständigung überall (was nicht der Fall wäre, wenn Sie ein `dict` anstelle eines Pydantic-Modells erhalten hätten):

<img src="/img/tutorial/body/image03.png">

Sie bekommen auch Fehlermeldungen für inkorrekte Typoperationen:

Sie akzeptiert zum Beispiel keine `datetime`-Objekte, da die nicht kompatibel mit JSON sind.

Ein `datetime`-Objekt müsste also in einen `str` umgewandelt werden, der die Daten im [ISO-Format](https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601) enthält.

Genauso würde die Datenbank kein Pydantic-Modell (ein Objekt mit Attributen) akzeptieren, sondern nur ein `dict`.

Sie können für diese Fälle `jsonable_encoder` verwenden.

1. Wir importieren `field` weiterhin von Standard-`dataclasses`.

2. `pydantic.dataclasses` ist ein direkter Ersatz für `dataclasses`.

3. Die Datenklasse `Author` enthält eine Liste von `Item`-Datenklassen.

4. Die Datenklasse `Author` wird im `response_model`-Parameter verwendet.

5. Sie können andere Standard-Typannotationen mit Datenklassen als Requestbody verwenden.

### Eingabemodell in der Dokumentation { #input-model-in-docs }

Sie können überprüfen, dass das Feld `description` in der Dokumentation kein **rotes Sternchen** enthält, es ist nicht als erforderlich markiert:

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/separate-openapi-schemas/image01.png">
</div>

### Modell für die Ausgabe { #model-for-output }