### Wir machen Fehler

Wir, als Menschen, machen ständig **Fehler**. Software hat fast *immer* **Bugs**, die an verschiedenen Stellen versteckt sind. 🐛

Und wir als Entwickler verbessern den Code ständig, wenn wir diese Bugs finden und neue Funktionen implementieren (und möglicherweise auch neue Bugs hinzufügen 😅).

Wenn Sie jedoch eine Menge Datenklassen herumliegen haben, ist dies ein guter Trick, um sie für eine Web-API mithilfe von FastAPI zu verwenden. 🤓

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## Datenklassen als `response_model`

Sie können `dataclasses` auch im Parameter `response_model` verwenden:

{* ../../docs_src/dataclasses/tutorial002.py hl[1,7:13,19] *}

### `Union` in Python 3.10

In diesem Beispiel übergeben wir dem Argument `response_model` den Wert `Union[PlaneItem, CarItem]`.

Da wir es als **Wert einem Argument überreichen**, statt es als **Typannotation** zu verwenden, müssen wir `Union` verwenden, selbst in Python 3.10.

Wenn es eine Typannotation gewesen wäre, hätten wir auch den vertikalen Trennstrich verwenden können, wie in:

{* ../../docs_src/templates/tutorial001.py hl[4,11,15:18] *}

/// note | Hinweis

Vor FastAPI 0.108.0 und Starlette 0.29.0 war `name` der erste Parameter.

Außerdem wurde in früheren Versionen das `request`-Objekt als Teil der Schlüssel-Wert-Paare im Kontext für Jinja2 übergeben.

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/// tip | Tipp

Durch die Deklaration von `response_class=HTMLResponse` kann die Dokumentationsoberfläche erkennen, dass die Response HTML sein wird.

/// note | Technische Details

Sie könnten auch `from starlette.staticfiles import StaticFiles` verwenden.

**FastAPI** stellt dasselbe `starlette.staticfiles` auch via `fastapi.staticfiles` bereit, als Annehmlichkeit für Sie, den Entwickler. Es kommt aber tatsächlich direkt von Starlette.

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### Was ist „Mounten“?

Sie **rufen diese nicht direkt auf** (fügen Sie am Ende keine Klammern hinzu), sondern übergeben sie einfach als Parameter an `Depends()`.

Und diese Funktion akzeptiert Parameter auf die gleiche Weise wie *Pfadoperation-Funktionen*.

/// tip | Tipp

Im nächsten Kapitel erfahren Sie, welche anderen „Dinge“, außer Funktionen, Sie als Abhängigkeiten verwenden können.

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Sie schreiben Standard-Python mit Typen:

```Python
from typing import List, Dict
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Deklarieren Sie eine Variable als ein `str`
# und bekommen Sie Editor-Unterstütung innerhalb der Funktion
def main(user_id: str):
    return user_id


# Ein Pydantic-Modell
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date

/// note | Technische Details

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

**FastAPI** bietet dieselben `starlette.responses` auch via `fastapi.responses` an, als Annehmlichkeit für Sie, den Entwickler. Die meisten verfügbaren Responses kommen aber direkt von Starlette.

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## Eine benutzerdefinierte `Response` zurückgeben

{* ../../docs_src/response_headers/tutorial001.py hl[10:12] *}

/// note | Technische Details

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

# Den Request direkt verwenden

Bisher haben Sie die Teile des Requests, die Sie benötigen, mithilfe von deren Typen deklariert.

Daten nehmend von:

* Dem Pfad als Parameter.
* Headern.
* Cookies.
* usw.

Und indem Sie das tun, validiert **FastAPI** diese Daten, konvertiert sie und generiert automatisch Dokumentation für Ihre API.

Es gibt jedoch Situationen, in denen Sie möglicherweise direkt auf das `Request`-Objekt zugreifen müssen.