Sie können beispielsweise kein Pydantic-Modell in eine `JSONResponse` einfügen, ohne es zuvor in ein `dict` zu konvertieren, bei dem alle Datentypen (wie `datetime`, `UUID`, usw.) in JSON-kompatible Typen konvertiert wurden.

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"

# 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.

			t.Errorf("expected true for %q: %v", val, msgs)
		}
	}

	badValues := []string{"longerthan15characters", "", strings.Repeat("a", 16), "12345", "1-2-3-4", "-begin", "end-", "two--hyphens", "whois++"}
	for _, val := range badValues {
		if msgs := IsValidPortName(val); len(msgs) == 0 {
			t.Errorf("expected false for %q", val)
		}
	}
}

func TestIsQualifiedName(t *testing.T) {

Aber Sie können die Reihenfolge der Parameter ändern, den Query-Parameter ohne Defaultwert zuerst.

Für **FastAPI** ist es nicht wichtig. Es erkennt die Parameter anhand ihres Namens, ihrer Typen, und ihrer Defaultwerte (`Query`, `Path`, usw.). Es kümmert sich nicht um die Reihenfolge.

Sie können Ihre Funktion also so deklarieren:

=== "Python 3.8 nicht annotiert"

    !!! tip "Tipp"

## Mehr darüber lernen

Weitere Informationen zu **GraphQL** finden Sie in der <a href="https://graphql.org/" class="external-link" target="_blank">offiziellen GraphQL-Dokumentation</a>.

## Beispiel

Hier ist ein Beispiel für eine *Pfadoperation* mit Parametern, die einige der oben genannten Typen verwenden.

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="1  3  12-16"
    {!> ../../../docs_src/extra_data_types/tutorial001_an_py310.py!}
    ```

=== "Python 3.9+"

    ```Python hl_lines="1  3  12-16"

- required: - regex properties: exact: type: string prefix: type: string regex: description: RE2 style regex-based match (https://github.com/google/re2/wiki/Syntax). type: string type: object description: The header keys must be lowercase and use hyphen as the separator, e.g. type: object ignoreUriCase: description: Flag to specify whether the URI matching should be case-insensitive. type: boolean method: description: 'HTTP Method values are case-sensitive and formatted as follows: - `exact: "value"`...

```

</div>

!!! tip "Tipp"
    Weitere Informationen dazu finden Sie unter <a href="https://12factor.net/config" class="external-link" target="_blank">The Twelve-Factor App: Config</a>.

### Typen und Validierung

Und Sie können alle Modelle und Daten für die Sicherheitsanforderungen verwenden (in diesem Fall ein Pydantic-Modell `User`).

Sie sind jedoch nicht auf die Verwendung von bestimmten Datenmodellen, Klassen, oder Typen beschränkt.

Möchten Sie eine `id` und eine `email` und keinen `username` in Ihrem Modell haben? Kein Problem. Sie können dieselben Tools verwenden.

			isExpectedFailure: true,
			claim: func() *core.PersistentVolumeClaim {
				claim := testVolumeClaim(goodName, goodNS, goodClaimSpec)
				claim.Labels = map[string]string{
					"hello-world": "hyphen not allowed",
				}
				return claim
			}(),
		},
		"with-good-annotations": {
			claim: func() *core.PersistentVolumeClaim {
				claim := testVolumeClaim(goodName, goodNS, goodClaimSpec)