Die <abbr title="Specification – Spezifikation">Spec</abbr> erfordert, dass die Felder exakt `username` und `password` genannt werden und als Formularfelder, nicht JSON, gesendet werden.

Mit `Form` haben Sie die gleichen Konfigurationsmöglichkeiten wie mit `Body` (und `Query`, `Path`, `Cookie`), inklusive Validierung, Beispielen, einem Alias (z. B. `user-name` statt `username`), usw.

!!! info
    `Form` ist eine Klasse, die direkt von `Body` erbt.

#### Daten mit Werten für Felder mit Defaultwerten

Aber wenn ihre Daten Werte für Modellfelder mit Defaultwerten haben, wie etwa der Artikel mit der ID `bar`:

```Python hl_lines="3  5"
{
    "name": "Bar",
    "description": "The bartenders",
    "price": 62,
    "tax": 20.2
}

        awsS3Core to License.Apache2,
        awsS3Kms to License.Apache2,
        awsS3S3 to License.Apache2,
        awsS3Sts to License.Apache2,
        bouncycastlePgp to License.MIT,
        bouncycastleProvider to License.MIT,
        bsh to License.Apache2,
        capsule to License.BSDStyle,
        commonsCodec to License.Apache2,
        commonsCompress to License.Apache2,

### Einen TypeScript-Client generieren

Nachdem wir nun die Anwendung mit den Modellen haben, können wir den Client-Code für das Frontend generieren.

#### `openapi-ts` installieren

Sie können `openapi-ts` in Ihrem Frontend-Code installieren mit:

<div class="termy">

```console
$ npm install @hey-api/openapi-ts --save-dev

---> 100%
```

</div>

* Das Frontend (das im Browser des Benutzers läuft) sendet diesen `username` und das `password` an eine bestimmte URL in unserer API (deklariert mit `tokenUrl="token"`).
* Die API überprüft den `username` und das `password` und antwortet mit einem „Token“ (wir haben davon noch nichts implementiert).
    * Ein „Token“ ist lediglich ein String mit einem Inhalt, den wir später verwenden können, um diesen Benutzer zu verifizieren.

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

### Über `**user_in.dict()`

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

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

Pydantic-Modelle haben eine `.dict()`-Methode, die ein `dict` mit den Daten des Modells zurückgibt.

Aber es gibt viele Fälle, in denen Sie davon profitieren, `UploadFile` zu verwenden.

## Datei-Parameter mit `UploadFile`

Definieren Sie einen Datei-Parameter mit dem Typ `UploadFile`:

=== "Python 3.9+"

    ```Python hl_lines="14"
    {!> ../../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py39.py!}
    ```

=== "Python 3.8+"

### `ORJSONResponse`

Eine schnelle alternative JSON-Response mit <a href="https://github.com/ijl/orjson" class="external-link" target="_blank">`orjson`</a>, wie Sie oben gelesen haben.

### `UJSONResponse`

Eine alternative JSON-Response mit <a href="https://github.com/ultrajson/ultrajson" class="external-link" target="_blank">`ujson`</a>.

!!! warning "Achtung"

This project is covered by two different licenses: MIT and Apache.

#### MIT License ####

The following files were ported to Go from C files of libyaml, and thus
are still covered by their original MIT license, with the additional
copyright staring in 2011 when the project was ported over:

    apic.go emitterc.go parserc.go readerc.go scannerc.go
    writerc.go yamlh.go yamlprivateh.go

Copyright (c) 2006-2010 Kirill Simonov

---

FastAPI ist ein modernes, schnelles (hoch performantes) Webframework zur Erstellung von APIs mit Python 3.8+ auf Basis von Standard-Python-Typhinweisen.

Seine Schlüssel-Merkmale sind:

* **Schnell**: Sehr hohe Leistung, auf Augenhöhe mit **NodeJS** und **Go** (Dank Starlette und Pydantic). [Eines der schnellsten verfügbaren Python-Frameworks](#performanz).