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.

Vor einiger Zeit fragte <a href="https://github.com/fastapi/fastapi/issues/3#issuecomment-454956920" class="external-link" target="_blank">ein **FastAPI**-Benutzer</a>:

> Was ist die Geschichte dieses Projekts? Es scheint aus dem Nichts in ein paar Wochen zu etwas Großartigem geworden zu sein [...]

Hier ist ein wenig über diese Geschichte.

## Alternativen { #alternatives }

Wenn Sie beispielsweise einen Parameter vom Typ `Hero` deklarieren, wird er aus dem **JSON-Body** gelesen.

Auf die gleiche Weise können Sie es als **Rückgabetyp** der Funktion deklarieren, und dann wird die Form der Daten in der automatischen API-Dokumentation angezeigt.

<img src="/img/tutorial/extending-openapi/image03.png">

## Das Theme ändern { #change-the-theme }

Auf die gleiche Weise könnten Sie das Theme der Syntaxhervorhebung mit dem Schlüssel `"syntaxHighlight.theme"` festlegen (beachten Sie, dass er einen Punkt in der Mitte hat):

{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial002_py39.py hl[3] *}

### Anwendungsfälle: Externer Service { #use-cases-external-service }

Ein Beispiel könnte sein, dass Sie einen externen Authentifizierungsanbieter haben, mit dem Sie sich verbinden müssen.

Sie senden ihm ein Token und er gibt einen authentifizierten Benutzer zurück.

///

## Ihren Code mit Ihrem Debugger ausführen { #run-your-code-with-your-debugger }

Da Sie den Uvicorn-Server direkt aus Ihrem Code ausführen, können Sie Ihr Python-Programm (Ihre FastAPI-Anwendung) direkt aus dem Debugger aufrufen.

---

Zum Beispiel können Sie in Visual Studio Code:

* Zum „Debug“-Panel gehen.
* „Konfiguration hinzufügen ...“ auswählen.
* „Python“ auswählen.

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

/// note | Technische Details

Daten aus Formularen werden normalerweise mit dem <abbr title="Medientyp">„media type“</abbr> `application/x-www-form-urlencoded` kodiert.

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:

* **Einfach**: So konzipiert, dass es einfach zu benutzen und zu erlernen ist. Weniger Zeit mit dem Lesen von Dokumentation verbringen.
* **Kurz**: Minimieren Sie die Verdoppelung von Code. Mehrere Features aus jeder Parameterdeklaration. Weniger Bugs.

```

### Template-Kontextwerte { #template-context-values }

Im HTML, welches enthält:

{% raw %}

```jinja
Item ID: {{ id }}
```

{% endraw %}

... wird die `id` angezeigt, welche dem „Kontext“-`dict` entnommen wird, welches Sie übergeben haben:

```Python
{"id": id}
```

Mit beispielsweise einer ID `42` würde das wie folgt gerendert werden:

```html
Item ID: 42
```