Das Resultat dieses Aufrufs ist etwas, das mit Pythons Standard-<a href="https://docs.python.org/3/library/json.html#json.dumps" class="external-link" target="_blank">`json.dumps()`</a> kodiert werden kann.

Es wird also kein großer `str` zurückgegeben, der die Daten im JSON-Format (als String) enthält. Es wird eine Python-Standarddatenstruktur (z. B. ein `dict`) zurückgegeben, mit Werten und Unterwerten, die alle mit JSON kompatibel sind.

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.

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/// note | Technische Details

Sie können auch `from starlette.templating import Jinja2Templates` verwenden.

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.

## Verschachtelte Modelle

Jedes Attribut eines Pydantic-Modells hat einen Typ.

Aber dieser Typ kann selbst ein anderes Pydantic-Modell sein.

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„_Wir haben die **FastAPI**-Bibliothek genommen, um einen **REST**-Server zu erstellen, der abgefragt werden kann, um **Vorhersagen** zu erhalten. [für Ludwig]_“

Denken Sie einfach daran, wenn Sie „Server“ im Allgemeinen lesen, dass es sich auf eines dieser beiden Dinge beziehen kann.

def main(user_id: str):
    return user_id


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

Das kann nun wie folgt verwendet werden:

```Python
my_user: User = User(id=3, name="John Doe", joined="2018-07-19")

second_user_data = {
    "id": 4,
    "name": "Mary",
    "joined": "2018-11-30",
}

///

Dem `status_code`-Parameter wird eine Zahl mit dem HTTP-Statuscode übergeben.

/// info

Alternativ kann `status_code` auch ein `IntEnum` erhalten, so wie Pythons <a href="https://docs.python.org/3/library/http.html#http.HTTPStatus" class="external-link" target="_blank">`http.HTTPStatus`</a>.

///

Das wird:

Dann verwenden wir den Request direkt und extrahieren den Body als `bytes`. Das bedeutet, dass FastAPI nicht einmal versucht, den Request-Payload als JSON zu parsen.

Und dann parsen wir in unserem Code diesen YAML-Inhalt direkt und verwenden dann wieder dasselbe Pydantic-Modell, um den YAML-Inhalt zu validieren:

//// tab | Pydantic v2

* REST-Backend-Tests basierend auf **Pytest**, integriert in Docker, sodass Sie die vollständige API-Interaktion unabhängig von der Datenbank testen können. Da es in Docker ausgeführt wird, kann jedes Mal ein neuer Datenspeicher von Grund auf erstellt werden (Sie können also ElasticSearch, MongoDB, CouchDB oder was auch immer Sie möchten verwenden und einfach testen, ob die API funktioniert).

///

Hier ein **kleiner Trick**, der nützlich sein kann, aber Sie werden ihn nicht oft brauchen.

Wenn Sie eines der folgenden Dinge tun möchten:

* den `q`-Parameter ohne `Query` oder irgendeinem Defaultwert deklarieren
* den Pfad-Parameter `item_id` mittels `Path` deklarieren
* die Parameter in einer unterschiedlichen Reihenfolge haben
* `Annotated` nicht verwenden

... dann hat Python eine kleine Spezial-Syntax für Sie.