Rufen Sie den Endpunkt `/users/me/` auf, Sie erhalten die Response:

```JSON
{
  "username": "johndoe",
  "email": "******@****.***",
  "full_name": "John Doe",
  "disabled": false
}
```

<img src="/img/tutorial/security/image09.png">

    Sollte das Formular aber Dateien enthalten, dann werden diese mit `multipart/form-data` kodiert. Wenn Sie `File` verwenden, wird **FastAPI** wissen, dass es die Dateien vom korrekten Teil des Bodys holen muss.

5. Kopiere das Verzeichnis `./app` in das Verzeichnis `/code`.

    Da hier der gesamte Code enthalten ist, der sich **am häufigsten ändert**, wird der Docker-**Cache** nicht ohne weiteres für diesen oder andere **folgende Schritte** verwendet.

Jetzt können Sie den Client-Code importieren und verwenden. Er könnte wie folgt aussehen, beachten Sie, dass Sie automatische Codevervollständigung für die Methoden erhalten:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image02.png">

Sie erhalten außerdem automatische Vervollständigung für die zu sendende Payload:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image03.png">

!!! tip "Tipp"

* `filename` – Wenn gesetzt, wird das in der `Content-Disposition` der Response eingefügt.

Datei-Responses enthalten die entsprechenden `Content-Length`-, `Last-Modified`- und `ETag`-Header.

```Python hl_lines="2  10"
{!../../../docs_src/custom_response/tutorial009.py!}
```

    "price": 42.0,
    "tax": 3.2
}
```

## Zusammenfassung

Sie können mehrere Body-Parameter zu ihrer *Pfadoperation-Funktion* hinzufügen, obwohl ein Request nur einen einzigen Body enthalten kann.

**FastAPI** wird sich darum kümmern, Ihnen korrekte Daten in Ihrer Funktion zu überreichen, und das korrekte Schema in der *Pfadoperation* zu validieren und zu dokumentieren.

* `float`
* `bool`
* `bytes`

```Python hl_lines="1"
{!../../../docs_src/python_types/tutorial005.py!}
```

### Generische Typen mit Typ-Parametern

Es gibt Datenstrukturen, die andere Werte enthalten können, wie etwa `dict`, `list`, `set` und `tuple`. Die inneren Werte können auch ihren eigenen Typ haben.

### <a href="https://flask.palletsprojects.com" class="external-link" target="_blank">Flask</a>

Flask ist ein „Mikroframework“, es enthält weder Datenbankintegration noch viele der Dinge, die standardmäßig in Django enthalten sind.

Diese Einfachheit und Flexibilität ermöglichen beispielsweise die Verwendung von NoSQL-Datenbanken als Hauptdatenspeichersystem.

```Python
UserInDB(
    username = user_dict["username"],
    password = user_dict["password"],
    email = user_dict["email"],
    full_name = user_dict["full_name"],
)
```

#### Ein Pydantic-Modell aus den Inhalten eines anderen erstellen.

Da wir in obigem Beispiel `user_dict` mittels `user_in.dict()` erzeugt haben, ist dieser Code:

```Python
user_dict = user_in.dict()
UserInDB(**user_dict)
```

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