Importieren Sie `SQLModel` und erstellen Sie ein Datenbankmodell:

{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[1:11] hl[7:11] *}

Die `Hero`-Klasse ist einem Pydantic-Modell sehr ähnlich (faktisch ist sie darunter tatsächlich *ein Pydantic-Modell*).

Es gibt ein paar Unterschiede:

Diese Parameter werden von **FastAPI** verwendet, um die Abhängigkeit „aufzulösen“.

In beiden Fällen wird sie haben:

* Einen optionalen `q`-Query-Parameter, der ein `str` ist.
* Einen `skip`-Query-Parameter, der ein `int` ist, mit einem Defaultwert `0`.
* Einen `limit`-Query-Parameter, der ein `int` ist, mit einem Defaultwert `100`.

In beiden Fällen werden die Daten konvertiert, validiert, im OpenAPI-Schema dokumentiert, usw.

* E-Mail-Benachrichtigungen, die nach dem Ausführen einer Aktion gesendet werden:
    * Da die Verbindung zu einem E-Mail-Server und das Senden einer E-Mail in der Regel „langsam“ ist (einige Sekunden), können Sie die Response sofort zurücksenden und die E-Mail-Benachrichtigung im Hintergrund senden.
* Daten verarbeiten:

* <abbr title="Eine Methode des Machine Learning, die künstliche neuronale Netze mit zahlreichen versteckten Schichten zwischen Eingabe- und Ausgabeschicht verwendet und so eine umfassende interne Struktur entwickelt">Deep Learning</abbr>

/// tip | Tipp

Eine Datei, die mit einem Punkt (`.`) beginnt, ist eine versteckte Datei in Unix-ähnlichen Systemen wie Linux und macOS.

Aber eine dotenv-Datei muss nicht unbedingt genau diesen Dateinamen haben.

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/// info | Info

Dies ist verfügbar seit Pydantic Version 2 oder höher. 😎

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/// tip | Tipp

Wenn Sie irgendeine Art von Validierung durchführen müssen, die eine Kommunikation mit einer **externen Komponente** erfordert, wie z. B. einer Datenbank oder einer anderen API, sollten Sie stattdessen **FastAPI-Abhängigkeiten** verwenden. Sie werden diese später kennenlernen.

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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## Eine Middleware erstellen { #create-a-middleware }

Um eine Middleware zu erstellen, verwenden Sie den Dekorator `@app.middleware("http")` über einer Funktion.

Die Middleware-Funktion erhält:

* Den `request`.
* Eine Funktion `call_next`, die den `request` als Parameter erhält.

Dann können Sie eine weitere Abhängigkeitsfunktion (ein „Dependable“) erstellen, die gleichzeitig eine eigene Abhängigkeit deklariert (also auch ein „Dependant“ ist):

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[13] *}

Betrachten wir die deklarierten Parameter:

Jedes Attribut eines Pydantic-Modells hat einen Typ.

Aber dieser Typ kann selbst ein anderes Pydantic-Modell sein.

Sie können also tief verschachtelte JSON-„Objekte“ deklarieren, mit spezifischen Attributnamen, -typen, und -validierungen.

Alles das beliebig tief verschachtelt.

### Ein Kindmodell definieren { #define-a-submodel }

Für ein Beispiel können wir ein `Image`-Modell definieren.