Um dies in OpenAPI zu kennzeichnen, markieren Sie dieses Feld als **erforderlich**, da es immer vorhanden sein wird.

Aus diesem Grund kann das JSON-Schema für ein Modell unterschiedlich sein, je nachdem, ob es für **Eingabe oder Ausgabe** verwendet wird:

* für die **Eingabe** ist `description` **nicht erforderlich**

```hl_lines="4"
INFO:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
```

Diese Zeile zeigt die URL, unter der Ihre Anwendung auf Ihrem lokalen Computer bereitgestellt wird.

### Testen Sie es

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>

Sie werden folgende JSON-Response sehen:

```JSON

```Python hl_lines="4  25"
{!> ../../docs_src/additional_status_codes/tutorial001.py!}
```

////

/// warning | "Achtung"

Wenn Sie eine `Response` direkt zurückgeben, wie im obigen Beispiel, wird sie direkt zurückgegeben.

Sie wird nicht mit einem Modell usw. serialisiert.

Stellen Sie sicher, dass sie die gewünschten Daten enthält und dass die Werte gültiges JSON sind (wenn Sie `JSONResponse` verwenden).

///

Beachten Sie, dass wir in der *Pfadoperation-Funktion* nur eine einzige Abhängigkeit deklarieren, den `query_or_cookie_extractor`.

Aber **FastAPI** wird wissen, dass es zuerst `query_extractor` auflösen muss, um dessen Resultat `query_or_cookie_extractor` zu übergeben, wenn dieses aufgerufen wird.

///

```mermaid
graph TB

query_extractor(["query_extractor"])
query_or_cookie_extractor(["query_or_cookie_extractor"])

Wenn sie diesen nicht empfängt, gibt sie den HTTP-Error 401 „Unauthorized“ zurück.

Und gibt einen Header `WWW-Authenticate` mit dem Wert `Basic` und einem optionalen `realm`-Parameter („Bereich“) zurück.

Dadurch wird der Browser angewiesen, die integrierte Eingabeaufforderung für einen Benutzernamen und ein Passwort anzuzeigen.

Wenn Sie dann den Benutzernamen und das Passwort eingeben, sendet der Browser diese automatisch im Header.

////

Beachten Sie, dass wir als Typ von `current_user` das Pydantic-Modell `User` deklarieren.

Das wird uns innerhalb der Funktion bei Codevervollständigung und Typprüfungen helfen.

/// tip | "Tipp"

Sie erinnern sich vielleicht, dass Requestbodys ebenfalls mit Pydantic-Modellen deklariert werden.

Weil Sie `Depends` verwenden, wird **FastAPI** hier aber nicht verwirrt.

///

/// check

Jeder „Scope“ ist nur ein String (ohne Leerzeichen).

Er wird normalerweise verwendet, um bestimmte Sicherheitsberechtigungen zu deklarieren, zum Beispiel:

* `users:read` oder `users:write` sind gängige Beispiele.
* `instagram_basic` wird von Facebook / Instagram verwendet.
* `https://www.googleapis.com/auth/drive` wird von Google verwendet.

/// info

ms: Bahasa Malaysia
mt: Malti
my: ဗမာစာ
na: Ekakairũ Naoero
nb: Norsk bokmål
nd: isiNdebele
ne: नेपाली
ng: Owambo
nl: Nederlands
nn: Norsk nynorsk
'no': Norsk
nr: isiNdebele
nv: Diné bizaad
ny: chiCheŵa
oc: occitan
oj: ᐊᓂᔑᓈᐯᒧᐎᓐ
om: Afaan Oromoo
or: ଓଡ଼ିଆ
os: ирон æвзаг
pa: ਪੰਜਾਬੀ
pi: पाऴि
pl: Polski
ps: پښتو
pt: português
qu: Runa Simi
rm: rumantsch grischun

Und natürlich wird das gleiche unterstützt:

* Validierung der Daten
* Serialisierung der Daten
* Dokumentation der Daten, usw.

Das funktioniert genauso wie mit Pydantic-Modellen. Und tatsächlich wird es unter der Haube mittels Pydantic auf die gleiche Weise bewerkstelligt.

/// info

    'full_name': None,
}
```

#### Ein `dict` entpacken

Wenn wir ein `dict` wie `user_dict` nehmen, und es einer Funktion (oder Klassenmethode) mittels `**user_dict` übergeben, wird Python es „entpacken“. Es wird die Schlüssel und Werte von `user_dict` direkt als Schlüsselwort-Argumente übergeben.

Wenn wir also das `user_dict` von oben nehmen und schreiben:

```Python
UserInDB(**user_dict)
```