## URLs der OpenAPI-Dokumentationen

/// note | "Hinweis"

`jsonable_encoder` wird tatsächlich von **FastAPI** intern verwendet, um Daten zu konvertieren. Aber es ist in vielen anderen Szenarien hilfreich.

Öffnen Sie Ihren Browser unter <a href="http://127.0.0.1:8000" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000</a>.

Dort können Sie einstellen:

* Die „Item ID“, die im Pfad verwendet wird.
* Das „Token“, das als Query-Parameter verwendet wird.

/// tip | "Tipp"

Beachten Sie, dass der Query-„Token“ von einer Abhängigkeit verarbeitet wird.

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In Pydantic v1 hieß diese Methode `.dict()`, in Pydantic v2 wurde sie deprecated (aber immer noch unterstützt) und in `.model_dump()` umbenannt.

Die Beispiele hier verwenden `.dict()` für die Kompatibilität mit Pydantic v1, Sie sollten jedoch stattdessen `.model_dump()` verwenden, wenn Sie Pydantic v2 verwenden können.

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### Über `**user_in.dict()`

#### Pydantic's `.dict()`

`user_in` ist ein Pydantic-Modell der Klasse `UserIn`.

## Abhängigkeiten

Wir sehen, dass wir einige Abhängigkeiten benötigen, die an mehreren Stellen der Anwendung verwendet werden.

Also fügen wir sie in ihr eigenes `dependencies`-Modul (`app/dependencies.py`) ein.

Wir werden nun eine einfache Abhängigkeit verwenden, um einen benutzerdefinierten `X-Token`-Header zu lesen:

//// tab | Python 3.9+

```Python hl_lines="3  6-8" title="app/dependencies.py"

# Zusätzliche Datentypen

Bisher haben Sie gängige Datentypen verwendet, wie zum Beispiel:

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

Sie können aber auch komplexere Datentypen verwenden.

Und Sie haben immer noch dieselbe Funktionalität wie bisher gesehen:

* Großartige Editor-Unterstützung.
* Datenkonvertierung bei eingehenden Requests.
* Datenkonvertierung für Response-Daten.
* Datenvalidierung.

Versionen von Starlette enthielten eine `GraphQLApp`-Klasse zur Integration mit <a href="https://graphene-python.org/" class="external-link" target="_blank">Graphene</a>.

Das wurde von Starlette deprecated, aber wenn Sie Code haben, der das verwendet, können Sie einfach zu <a href="https://github.com/ciscorn/starlette-graphene3" class="external-link" target="_blank">starlette-graphene3</a> **migrieren**, welches denselben Anwendungsfall abdeckt und über eine **fast identische Schnittstelle**...

```Python hl_lines="12"
{!> ../../docs_src/request_files/tutorial001.py!}
```

////

`UploadFile` zu verwenden, hat mehrere Vorzüge gegenüber `bytes`:

* Sie müssen `File()` nicht als Parameter-Defaultwert verwenden.
* Es wird eine <abbr title='Aufgespult, Warteschlangenartig'>„Spool“</abbr>-Datei verwendet:

In diesen Fällen können Sie den `jsonable_encoder` verwenden, um Ihre Daten zu konvertieren, bevor Sie sie an eine Response übergeben:

```Python hl_lines="6-7  21-22"
{!../../docs_src/response_directly/tutorial001.py!}
```

/// note | "Technische Details"

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

## Die Instanz parametrisieren

Und jetzt können wir `__init__` verwenden, um die Parameter der Instanz zu deklarieren, die wir zum `Parametrisieren` der Abhängigkeit verwenden können:

//// tab | Python 3.9+