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Wir können denselben Ansatz auch verwenden, um in einem Exceptionhandler auf den Requestbody zuzugreifen.

Alles, was wir tun müssen, ist, den Request innerhalb eines `try`/`except`-Blocks zu handhaben:

{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial002_an_py310.py hl[14,16] *}

Natürlich können Sie auch, wann immer Sie das brauchen, weitere Query-Parameter hinzufügen, zusätzlich zu den Body-Parametern.

Da einfache Werte standardmäßig als Query-Parameter interpretiert werden, müssen Sie `Query` nicht explizit hinzufügen, Sie können einfach schreiben:

```Python
q: str | None = None
```

Zum Beispiel:

{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial004_an_py310.py hl[28] *}

Lassen Sie uns das vorherige Beispiel noch einmal anschauen:

{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial001_py310.py hl[6] *}

`201` ist der Statuscode für „Created“ („Erzeugt“).

Aber Sie müssen sich nicht merken, was jeder dieser Codes bedeutet.

Sie können die Annehmlichkeit von Variablen aus `fastapi.status` nutzen.

{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial002_py310.py hl[1,6] *}

Schauen wir uns an, wie wir das machen können.

## pytest.mark.anyio { #pytest-mark-anyio }

Wenn wir in unseren Tests asynchrone Funktionen aufrufen möchten, müssen unsere Testfunktionen asynchron sein. AnyIO stellt hierfür ein nettes Plugin zur Verfügung, mit dem wir festlegen können, dass einige Testfunktionen asynchron aufgerufen werden sollen.

## HTTPX { #httpx }

Sie können jetzt Produktionsanwendungen mit **FastAPI** erstellen (und das tun Sie wahrscheinlich schon seit einiger Zeit), Sie müssen nur sicherstellen, dass Sie eine Version verwenden, die korrekt mit dem Rest Ihres Codes funktioniert.

## Ihre `fastapi`-Version pinnen { #pin-your-fastapi-version }

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### Die Abhängigkeiten importieren { #import-the-dependencies }

Der folgende Code befindet sich im Modul `app.routers.items`, also in der Datei `app/routers/items.py`.

Und wir müssen die Abhängigkeitsfunktion aus dem Modul `app.dependencies` importieren, also aus der Datei `app/dependencies.py`.

Daher verwenden wir einen relativen Import mit `..` für die Abhängigkeiten:

„schreiben“ Teile der Response. Aufgrund dieses Designs ist es nicht möglich, Request-Parameter und -Bodys mit Standard-Python-Typhinweisen als Funktionsparameter zu deklarieren.

Daher müssen Datenvalidierung, Serialisierung und Dokumentation im Code und nicht automatisch erfolgen. Oder sie müssen als Framework oberhalb von Falcon implementiert werden, so wie Hug. Dieselbe Unterscheidung findet auch in anderen Frameworks statt, die vom Design von Falcon inspiriert sind und ein Requestobjekt...

<img src="/img/tutorial/body-nested-models/image01.png">

Sie würden diese Editor-Unterstützung nicht erhalten, wenn Sie direkt mit `dict`, statt mit Pydantic-Modellen arbeiten würden.

Aber Sie müssen sich auch nicht weiter um die Modelle kümmern, hereinkommende Dicts werden automatisch in sie konvertiert. Und was Sie zurückgeben, wird automatisch nach JSON konvertiert.

## Bodys mit beliebigen `dict`s { #bodies-of-arbitrary-dicts }

    * Das ist insbesondere für die **Sicherheit** wichtig, mehr dazu unten.

## `response_model`-Parameter { #response-model-parameter }

Es gibt Fälle, da möchten oder müssen Sie Daten zurückgeben, die nicht genau dem entsprechen, was der Typ deklariert.

Da jedes JSON-Objekt durch einen Zeilenumbruch getrennt wird, können sie keine wörtlichen Zeilenumbrüche in ihrem Inhalt enthalten, aber sie können escapte Zeilenumbrüche (`\n`) enthalten, das ist Teil des JSON-Standards.

Normalerweise müssen Sie sich darum aber nicht kümmern, das geschieht automatisch, lesen Sie weiter. 🤓

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## Anwendungsfälle { #use-cases }