/// tip | Tipp

Wenn Sie GraphQL benötigen, würde ich Ihnen trotzdem empfehlen, sich [Strawberry](https://strawberry.rocks/) anzuschauen, da es auf Typannotationen basiert, statt auf benutzerdefinierten Klassen und Typen.

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## Mehr darüber lernen { #learn-more }

Weitere Informationen zu **GraphQL** finden Sie in der [offiziellen GraphQL-Dokumentation](https://graphql.org/).

## Beispiel { #example }

Hier ist ein Beispiel für eine *Pfadoperation* mit Parametern, die einige der oben genannten Typen verwenden.

{* ../../docs_src/extra_data_types/tutorial001_an_py310.py hl[1,3,12:16] *}

",badNumberOfSelectedOptionsEnd:" svarsalternativ",badAlphaNumeric:"Du kan endast svara med alfanumersika tecken (a-z och siffror)",badAlphaNumericExtra:" och ",wrongFileSize:"Filen du försöker ladda upp är för stor (max %s)",wrongFileType:"Endast filer av typen %s är tillåtna",groupCheckedRangeStart:"Välj mellan ",groupCheckedTooFewStart:"Då måste göra minst ",groupCheckedTooManyStart:"Du får inte göra fler än ",groupCheckedEnd:" val",badCreditCard:"Du har angett ett felaktigt kreditkortsnummer",badCVV:"Du...

Aber Sie können die Reihenfolge ändern und den Wert ohne Default (den Query-Parameter `q`) zuerst setzen.

Für **FastAPI** spielt es keine Rolle. Es erkennt die Parameter anhand ihrer Namen, Typen und Default-Deklarationen (`Query`, `Path`, usw.), es kümmert sich nicht um die Reihenfolge.

Sie können Ihre Funktion also so deklarieren:

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_py310.py hl[7] *}

# Den Request direkt verwenden { #using-the-request-directly }

Bisher haben Sie die Teile des <abbr title="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Requests</abbr>, die Sie benötigen, mithilfe von deren Typen deklariert.

Daten nehmend von:

* Dem Pfad als Parameter.
* Headern.
* Cookies.
* usw.

Und indem Sie das tun, validiert **FastAPI** diese Daten, konvertiert sie und generiert automatisch Dokumentation für Ihre API.

/// tip | Tipp

Um Umgebungsvariablen zu verstehen, können Sie [Umgebungsvariablen](../environment-variables.md) lesen.

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## Typen und Validierung { #types-and-validation }

Sie können beispielsweise kein Pydantic-Modell in eine `JSONResponse` einfügen, ohne es zuvor in ein `dict` zu konvertieren, bei dem alle Datentypen (wie `datetime`, `UUID`, usw.) in JSON-kompatible Typen konvertiert wurden.

In diesen Fällen können Sie den `jsonable_encoder` verwenden, um Ihre Daten zu konvertieren, bevor Sie sie an eine Response übergeben:

{* ../../docs_src/response_directly/tutorial001_py310.py hl[5:6,20:21] *}

Und Sie können alle Modelle und Daten für die Sicherheitsanforderungen verwenden (in diesem Fall ein Pydantic-Modell `User`).

Sie sind jedoch nicht auf die Verwendung von bestimmten Datenmodellen, Klassen, oder Typen beschränkt.

Möchten Sie eine `id` und eine `email` und keinen `username` in Ihrem Modell haben? Kein Problem. Sie können dieselben Tools verwenden.

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## Anwendungsfälle { #use-cases }

Sie könnten dies verwenden, um Daten von einem **AI LLM**-Service, aus **Logs** oder **Telemetrie**, oder aus anderen Typen von Daten zu streamen, die sich in **JSON**-Items strukturieren lassen.

/// tip | Tipp

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## `Annotated` im Typ für den `q`-Parameter verwenden { #use-annotated-in-the-type-for-the-q-parameter }

Erinnern Sie sich, dass ich Ihnen zuvor in [Python-Typen-Intro](../python-types.md#type-hints-with-metadata-annotations) gesagt habe, dass `Annotated` verwendet werden kann, um Metadaten zu Ihren Parametern hinzuzufügen?

Jetzt ist es soweit, dies mit FastAPI zu verwenden. 🚀