Beachten Sie, dass die Fehlermeldung auch direkt die Stelle anzeigt, wo die Validierung nicht erfolgreich war.

Das ist unglaublich hilfreich, wenn Sie Code entwickeln und debuggen, welcher mit ihrer API interagiert.

///

## Dokumentation

Da er nicht verschlüsselt ist, kann jeder die Informationen aus dem Inhalt wiederherstellen.

Aber er ist signiert. Wenn Sie also einen von Ihnen gesendeten Token zurückerhalten, können Sie überprüfen, ob Sie ihn tatsächlich gesendet haben.

Dies steht im Gegensatz zu den Funktionen, die FastAPI für Sie aufruft: *Pfadoperation-Funktionen* und Abhängigkeiten.

Wenn Ihre Hilfsfunktion eine normale Funktion mit `def` ist, wird sie direkt aufgerufen (so wie Sie es in Ihrem Code schreiben), nicht in einem Threadpool. Wenn die Funktion mit `async def` erstellt wurde, sollten Sie sie `await`en, wenn Sie sie in Ihrem Code aufrufen.

---

**FastAPI** hat einige Default-Exceptionhandler.

Diese Handler kümmern sich darum, Default-JSON-Responses zurückzugeben, wenn Sie eine `HTTPException` `raise`n, und wenn der Request ungültige Daten enthält.

Sie können diese Exceptionhandler mit ihren eigenen überschreiben.

### Requestvalidierung-Exceptions überschreiben

Wenn ein Request ungültige Daten enthält, löst **FastAPI** intern einen `RequestValidationError` aus.

```Python hl_lines="18"
{!> ../../docs_src/response_model/tutorial002.py!}
```

////

Immer wenn jetzt ein Browser einen Benutzer mit Passwort erzeugt, gibt die API dasselbe Passwort in der Response zurück.

Hier ist das möglicherweise kein Problem, da es derselbe Benutzer ist, der das Passwort sendet.

/// tip | "Tipp"

Wenn Sie den Code zum Dokumentieren eines Callbacks schreiben, kann es hilfreich sein, sich vorzustellen, dass Sie dieser *externe Entwickler* sind. Und dass Sie derzeit die *externe API* implementieren, nicht *Ihre API*.

Das bedeutet auch, dass, wenn sich etwas ändert, dies automatisch im Client-Code **reflektiert** wird. Und wenn Sie den Client **erstellen**, kommt es zu einer Fehlermeldung, wenn die verwendeten Daten **nicht übereinstimmen**.

```console
$ python -m pip install --upgrade pip

---> 100%
```

</div>

/// tip | "Tipp"

Aktivieren Sie jedes Mal, wenn Sie ein neues Package mit `pip` in dieser Umgebung installieren, die Umgebung erneut.

Dadurch wird sichergestellt, dass Sie, wenn Sie ein von diesem Package installiertes Terminalprogramm verwenden, das Programm aus Ihrer lokalen Umgebung verwenden und kein anderes, das global installiert sein könnte.

```

/// tip | "Tipp"

Wenn Sie `app.openapi()` manuell aufrufen, sollten Sie vorher die `operationId`s aktualisiert haben.

///

/// warning | "Achtung"

Wenn Sie dies tun, müssen Sie sicherstellen, dass jede Ihrer *Pfadoperation-Funktionen* einen eindeutigen Namen hat.

Auch wenn diese sich in unterschiedlichen Modulen (Python-Dateien) befinden.

///

## Von OpenAPI ausschließen

///

### 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.

Wenn wir also ein Pydantic-Objekt `user_in` erstellen, etwa so:

```Python