```Python
UserInDB(**user_in.dict())
```

... weil `user_in.dict()` ein `dict` ist, und dann lassen wir Python es „entpacken“, indem wir es `UserInDB` übergeben, mit vorangestelltem `**`.

Wir erhalten also ein Pydantic-Modell aus den Daten eines anderen Pydantic-Modells.

#### Ein `dict` entpacken und zusätzliche Schlüsselwort-Argumente

Und dann fügen wir ein noch weiteres Schlüsselwort-Argument hinzu, `hashed_password=hashed_password`:

Es kann nicht sehr gut mit verschachtelten Modellen umgehen. Wenn es sich beim JSON-Body in der Anfrage also um ein JSON-Objekt mit inneren Feldern handelt, die wiederum verschachtelte JSON-Objekte sind, kann er nicht richtig dokumentiert und validiert werden.

/// check | Inspirierte **FastAPI**

## Mounten einer **FastAPI**-Anwendung

„Mounten“ („Einhängen“) bedeutet das Hinzufügen einer völlig „unabhängigen“ Anwendung an einem bestimmten Pfad, die sich dann um die Handhabung aller unter diesem Pfad liegenden _Pfadoperationen_ kümmert, welche in dieser Unteranwendung deklariert sind.

```JSON
{
  "detail": "Item not found"
}
```

/// tip | Tipp

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

Zum Beispiel ein `dict`, eine `list`, usw.

Das wird automatisch von **FastAPI** gehandhabt und der Wert nach JSON konvertiert.

///

## Benutzerdefinierte Header hinzufügen

Und sie kann alles zurückgeben, was Sie möchten.

In diesem Fall erwartet diese Abhängigkeit:

* Einen optionalen Query-Parameter `q`, der ein `str` ist.
* Einen optionalen Query-Parameter `skip`, der ein `int` ist und standardmäßig `0` ist.
* Einen optionalen Query-Parameter `limit`, der ein `int` ist und standardmäßig `100` ist.

Dann würde es hinter den Kulissen diese JSON-kompatiblen Daten (z. B. ein `dict`) in eine `JSONResponse` einfügen, die zum Senden der Response an den Client verwendet würde.

Sie können jedoch direkt eine `JSONResponse` von Ihren *Pfadoperationen* zurückgeben.

Das kann beispielsweise nützlich sein, um benutzerdefinierte Header oder Cookies zurückzugeben.

# Fortgeschrittene Abhängigkeiten

## Parametrisierte Abhängigkeiten

Alle Abhängigkeiten, die wir bisher gesehen haben, waren festgelegte Funktionen oder Klassen.

Es kann jedoch Fälle geben, in denen Sie Parameter für eine Abhängigkeit festlegen möchten, ohne viele verschiedene Funktionen oder Klassen zu deklarieren.

Stellen wir uns vor, wir möchten eine Abhängigkeit haben, die prüft, ob ein Query-Parameter `q` einen vordefinierten Inhalt hat.

* `openapi_version`: Die Version der verwendeten OpenAPI-Spezifikation. Standardmäßig die neueste Version: `3.1.0`.
* `summary`: Eine kurze Zusammenfassung der API.
* `description`: Die Beschreibung Ihrer API. Dies kann Markdown enthalten und wird in der Dokumentation angezeigt.
* `routes`: Eine Liste von Routen, dies sind alle registrierten *Pfadoperationen*. Sie stammen von `app.routes`.

/// info

OpenAPI erfordert, dass jede Operation-ID innerhalb aller *Pfadoperationen* eindeutig ist. Daher verwendet FastAPI den **Funktionsnamen**, den **Pfad** und die **HTTP-Methode/-Operation**, um diese Operation-ID zu generieren. Denn so kann sichergestellt werden, dass die Operation-IDs eindeutig sind.

Aber ich zeige Ihnen als nächstes, wie Sie das verbessern können. 🤓

## Benutzerdefinierte Operation-IDs und bessere Methodennamen

Nehmen wir an, Sie haben nur einen einzelnen `item`-Body-Parameter, ein Pydantic-Modell `Item`.

Normalerweise wird **FastAPI** dann seinen JSON-Body direkt erwarten.

Aber wenn Sie möchten, dass es einen JSON-Body erwartet, mit einem Schlüssel `item` und darin den Inhalt des Modells, so wie es das tut, wenn Sie mehrere Body-Parameter deklarieren, dann können Sie den speziellen `Body`-Parameter `embed` setzen:

```Python
item: Item = Body(embed=True)
```