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Wenn Sie möchten, dass der Client Informationen im Request übergibt und Sie nicht wissen, wie das geht, können Sie suchen (googeln), wie es mit `httpx` gemacht wird, oder sogar, wie es mit `requests` gemacht wird, da das Design von HTTPX auf dem Design von Requests basiert.

Dann machen Sie in Ihren Tests einfach das gleiche.

Z. B.:

Und um über WebSockets mit Ihrem Backend zu kommunizieren, würden Sie wahrscheinlich die Werkzeuge Ihres Frontends verwenden.

Oder Sie verfügen möglicherweise über eine native Mobile-Anwendung, die direkt in nativem Code mit Ihrem WebSocket-Backend kommuniziert.

Oder Sie haben andere Möglichkeiten, mit dem WebSocket-Endpunkt zu kommunizieren.

Der Vorteil, eine Exception auszulösen (`raise`), statt sie zurückzugeben (`return`) wird im Abschnitt über Abhängigkeiten und Sicherheit klarer werden.

Aber dieser Leitfaden zeigt Ihnen mehr oder weniger, wie die beiden normalerweise verwendet werden.

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### Pydantics `exclude_unset`-Parameter verwenden

Wenn Sie Teil-Aktualisierungen entgegennehmen, ist der `exclude_unset`-Parameter in der `.model_dump()`-Methode von Pydantic-Modellen sehr nützlich.

Wie in `item.model_dump(exclude_unset=True)`.

/// info

Und Sie können einige der Dateien als `bytes` und einige als `UploadFile` deklarieren.

/// warning | "Achtung"

Sie können mehrere `File`- und `Form`-Parameter in einer *Pfadoperation* deklarieren, aber Sie können nicht gleichzeitig auch `Body`-Felder deklarieren, welche Sie als JSON erwarten, da der Request den Body mittels `multipart/form-data` statt `application/json` kodiert.

Oder Sie belegen einfach lieber andere Kurse, weil diese besser zu Ihrem Lernstil passen.

Wenn Sie `examples` innerhalb eines Pydantic-Modells hinzufügen, indem Sie `schema_extra` oder `Field(examples=["something"])` verwenden, wird dieses Beispiel dem **JSON-Schema** für dieses Pydantic-Modell hinzugefügt.

Und dieses **JSON-Schema** des Pydantic-Modells ist in der **OpenAPI** Ihrer API enthalten und wird dann in der Benutzeroberfläche der Dokumentation verwendet.

* `@app.get()`
* `@app.post()`
* `@app.put()`
* `@app.delete()`
* usw.

{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial001.py hl[6] *}

/// note | "Hinweis"

Beachten Sie, dass `status_code` ein Parameter der „Dekorator“-Methode ist (`get`, `post`, usw.). Nicht der *Pfadoperation-Funktion*, so wie die anderen Parameter und der Body.

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Das bewirkt, dass `tags` eine Liste ist, wenngleich es nichts über den Typ der Elemente der Liste aussagt.

## Listen mit Typ-Parametern als Felder

Aber Python erlaubt es, Listen mit inneren Typen, auch „Typ-Parameter“ genannt, zu deklarieren.

### `List` von `typing` importieren

In Python 3.9 oder darüber können Sie einfach `list` verwenden, um diese Typannotationen zu deklarieren, wie wir unten sehen werden. 💡

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### Mehr Informationen

/// note | "Technische Details"

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