Wie in `item.model_dump(exclude_unset=True)`.

Das wird ein <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">`dict`</abbr> erstellen, mit nur den Daten, die gesetzt wurden, als das `item`-Modell erstellt wurde, Defaultwerte ausgeschlossen.

}

my_second_user: User = User(**second_user_data)
```

/// info | Info

`**second_user_data` bedeutet:

Nimm die Schlüssel-Wert-Paare des `second_user_data` <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">Dicts</abbr> und übergebe sie direkt als Schlüsselwort-Argumente. Äquivalent zu: `User(id=4, name="Mary", joined="2018-11-30")`

///

* Einen optionalen Query-Parameter `limit`, der ein `int` ist und standardmäßig `100` ist.

Und dann wird einfach ein <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">`dict`</abbr> zurückgegeben, welches diese Werte enthält.

/// info | Info

FastAPI unterstützt (und empfiehlt die Verwendung von) `Annotated` seit Version 0.95.0.

Für „synchron“ (im Gegensatz zu „asynchron“) wird auch oft der Begriff „sequentiell“ verwendet, da der Computer / das Programm alle Schritte in einer Sequenz („der Reihe nach“) ausführt, bevor es zu einer anderen Aufgabe wechselt, auch wenn diese Schritte mit Warten verbunden sind.

Importieren Sie es zuerst:

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[4] *}

/// warning | Achtung

Beachten Sie, dass `Field` direkt von `pydantic` importiert wird, nicht von `fastapi`, wie die anderen (`Query`, `Path`, `Body`, usw.)

///

## Modellattribute deklarieren { #declare-model-attributes }

Dann können Sie `Field` mit Modellattributen deklarieren:

* HTTPS
* Replikation, mit Autoscaling basierend auf Requests
* usw.

FastAPI Cloud ist Hauptsponsor und Finanzierer der Open-Source-Projekte *FastAPI and friends*. ✨

## Bei anderen Cloudanbietern deployen { #deploy-to-other-cloud-providers }

FastAPI ist Open Source und basiert auf Standards. Sie können FastAPI-Apps bei jedem Cloudanbieter Ihrer Wahl deployen.

Zum Beispiel deklariert das obige Modell ein JSON „`object`“ (oder Python-<abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">`dict`</abbr>) wie dieses:

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "description": "An optional description",
    "price": 45.2,
    "tax": 3.5
}
```

* Nimmt einen `first_name` und `last_name`.
* Schreibt den ersten Buchstaben eines jeden Wortes groß, mithilfe von `title()`.
* <abbr title="Fügt sie zu einer Einheit zusammen. Mit dem Inhalt des einen nach dem anderen.">Verkettet</abbr> sie mit einem Leerzeichen in der Mitte.

{* ../../docs_src/python_types/tutorial001_py39.py hl[2] *}

### Es bearbeiten { #edit-it }

Es ist ein sehr einfaches Programm.

{* ../../docs_src/events/tutorial003_py39.py hl[16,19] *}

Hier simulieren wir den langsamen *Startup*, das Laden des Modells, indem wir die (Fake-)Modellfunktion vor dem `yield` in das <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">Dictionary</abbr> mit Modellen für maschinelles Lernen einfügen. Dieser Code wird ausgeführt, **bevor** die Anwendung **beginnt, Requests entgegenzunehmen**, während des *Startups*.

## Ein `dict` aus dem vorherigen Beispiel { #a-dict-from-the-previous-example }

Im vorherigen Beispiel haben wir ein <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">`dict`</abbr> von unserer Abhängigkeit („Dependable“) zurückgegeben:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}