Sie können für Typdeklarationen auch `str`, `float`, `bool` und viele andere komplexe Datentypen verwenden.

Mehrere davon werden wir in den nächsten Kapiteln erkunden.

## Die Reihenfolge ist wichtig { #order-matters }

Wenn Sie *Pfadoperationen* erstellen, haben Sie manchmal einen fixen Pfad.

Sie möchten aber dennoch in der Lage sein, die von Ihnen zurückgegebenen Daten mit einem `response_model` zu filtern und zu konvertieren.

In diesen Fällen können Sie einen `Response`-Parameter verwenden.

## Einen `Response`-Parameter verwenden { #use-a-response-parameter }

Sie können einen Parameter vom Typ `Response` in Ihrer *Pfadoperation-Funktion* deklarieren (wie Sie es auch für Cookies und Header tun können).

/// check | Inspirierte **FastAPI**

Code zu verwenden, um „Schemas“ zu definieren, welche Datentypen und Validierung automatisch bereitstellen.

///

///

/// info | Info

Um Cookies zu deklarieren, müssen Sie `Cookie` verwenden, da die Parameter sonst als Query-Parameter interpretiert würden.

///

/// info | Info

## `StaticFiles` verwenden { #use-staticfiles }

* Importieren Sie `StaticFiles`.
* „Mounten“ Sie eine `StaticFiles()`-Instanz in einem bestimmten Pfad.

{* ../../docs_src/static_files/tutorial001_py310.py hl[2,6] *}

/// note | Technische Details

Sie könnten auch `from starlette.staticfiles import StaticFiles` verwenden.

Sie können die Modellkonfiguration von Pydantic verwenden, um `extra` Felder zu verbieten (`forbid`):

{* ../../docs_src/cookie_param_models/tutorial002_an_py310.py hl[10] *}

Zum Beispiel, wenn Sie es in einer Datenbank speichern möchten.

Dafür bietet **FastAPI** eine Funktion `jsonable_encoder()`.

## `jsonable_encoder` verwenden { #using-the-jsonable-encoder }

Stellen wir uns vor, Sie haben eine Datenbank `fake_db`, die nur JSON-kompatible Daten entgegennimmt.

Sie akzeptiert zum Beispiel keine `datetime`-Objekte, da die nicht kompatibel mit JSON sind.

///

## Zusammenfassung { #recap }

Sie können Pydantics `Field` verwenden, um zusätzliche Validierungen und Metadaten für Modellattribute zu deklarieren.

Umgebungsvariablen können nützlich sein, um **Einstellungen** der Anwendung zu handhaben, als Teil der **Installation** von Python usw.

## Umgebungsvariablen erstellen und verwenden { #create-and-use-env-vars }

Sie können Umgebungsvariablen in der **Shell (Terminal)** erstellen und verwenden, ohne Python zu benötigen:

//// tab | Linux, macOS, Windows Bash

<div class="termy">

```console

Sie können einfache Tools wie `htop` verwenden, um die in Ihrem Server verwendete CPU und den RAM oder die von jedem Prozess verwendete Menge anzuzeigen. Oder Sie können komplexere Überwachungstools verwenden, die möglicherweise auf mehrere Server usw. verteilt sind.

## Zusammenfassung { #recap }