## `jsonable_encoder` verwenden

Stellen wir uns vor, Sie haben eine Datenbank `fake_db`, die nur JSON-kompatible Daten entgegennimmt.

Sie akzeptiert zum Beispiel keine `datetime`-Objekte, da die nicht kompatibel mit JSON sind.

Ein `datetime`-Objekt müsste also in einen `str` umgewandelt werden, der die Daten im <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601" class="external-link" target="_blank">ISO-Format</a> enthält.

Wir sind nicht darauf beschränkt, nur eine Abhängigkeit zu haben, die diesen Typ von Daten zurückgeben kann.

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## Andere Modelle

Sie können jetzt den aktuellen Benutzer direkt in den *Pfadoperation-Funktionen* abrufen und die Sicherheitsmechanismen auf **Dependency Injection** Ebene handhaben, mittels `Depends`.

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

# Den Request direkt verwenden

Bisher haben Sie die Teile des Requests, 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.

Es gibt jedoch Situationen, in denen Sie möglicherweise direkt auf das `Request`-Objekt zugreifen müssen.

Das ist keine Limitation von **FastAPI**, sondern Teil des HTTP-Protokolls.

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## Zusammenfassung

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## Über „Formularfelder“

HTML-Formulare (`<form></form>`) senden die Daten in einer „speziellen“ Kodierung zum Server, welche sich von JSON unterscheidet.

**FastAPI** stellt sicher, dass diese Daten korrekt ausgelesen werden, statt JSON zu erwarten.

/// note | Technische Details

Deklarieren wir also `tags` als Set von Strings.

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial003_py310.py hl[12] *}

Jetzt, selbst wenn Sie einen Request mit duplizierten Daten erhalten, werden diese zu einem Set eindeutiger Dinge konvertiert.

Und wann immer Sie diese Daten ausgeben, selbst wenn die Quelle Duplikate hatte, wird es als Set von eindeutigen Dingen ausgegeben.

Und es wird entsprechend annotiert/dokumentiert.

### API-Dokumentation

Wenn Sie zur API-Dokumentation gehen, werden Sie sehen, dass diese die **Schemas** für die Daten enthält, welche in Requests gesendet und in Responses empfangen werden:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image01.png">

Sie können diese Schemas sehen, da sie mit den Modellen in der Anwendung deklariert wurden.

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### 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
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***")
```

FastAPI wird nun:

* Die Daten **validieren** und sicherstellen, dass sie nicht länger als 50 Zeichen sind
* Dem Client einen **verständlichen Fehler** anzeigen, wenn die Daten ungültig sind
* Den Parameter in der OpenAPI-Schema-*Pfadoperation* **dokumentieren** (sodass er in der **automatischen Dokumentation** angezeigt wird)

/// warning | Achtung

Wenn Sie eine `Response` direkt zurückgeben, wie im obigen Beispiel, wird sie direkt zurückgegeben.

Sie wird nicht mit einem Modell usw. serialisiert.

Stellen Sie sicher, dass sie die gewünschten Daten enthält und dass die Werte gültiges JSON sind (wenn Sie `JSONResponse` verwenden).

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/// note | Technische Details

Sie können auch `from starlette.responses import JSONResponse` verwenden.