* **Anforderungen** zu definieren: aus <abbr title="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Request</abbr>-Pfadparametern, Query-Parametern, Header-Feldern, Bodys, Abhängigkeiten, usw.
* **Daten umzuwandeln**: aus dem Request in den erforderlichen Typ.
* **Daten zu validieren**: aus jedem Request:
    * **Automatische Fehler** generieren, die an den Client zurückgegeben werden, wenn die Daten ungültig sind.
* Die API mit OpenAPI zu **dokumentieren**:

Stellen Sie sich zum Beispiel vor, Sie möchten standardmäßig den HTTP-Statuscode „OK“ `200` zurückgeben.

Wenn die Daten jedoch nicht vorhanden sind, möchten Sie diese erstellen und den HTTP-Statuscode „CREATED“ `201` zurückgeben.

Sie möchten aber dennoch in der Lage sein, die von Ihnen zurückgegebenen Daten mit einem `response_model` zu filtern und zu konvertieren.

In diesen Fällen können Sie einen `Response`-Parameter verwenden.

      .isEqualTo(date("1950-01-01T00:00:00.000+0000").time)
    assertThat(Adapters.parseUtcTime("500101010000Z"))
      .isEqualTo(date("1950-01-01T01:00:00.000+0000").time)

    assertThat(Adapters.parseUtcTime("491231225959Z"))
      .isEqualTo(date("2049-12-31T22:59:59.000+0000").time)
    assertThat(Adapters.parseUtcTime("491231235959Z"))
      .isEqualTo(date("2049-12-31T23:59:59.000+0000").time)
  }

    }

    ReleasedVersion releasedVersion(String version, long date = System.currentTimeMillis()) {
        new ReleasedVersion(version, format.format(new Date(date)))
    }

    ReleasedVersion snapshot(String baseVersion, long date = System.currentTimeMillis()) {
        releasedVersion("${baseVersion}-${format.format(new Date(date))}", date)
    }

# Declarar Ejemplos de Request { #declare-request-example-data }

Puedes declarar ejemplos de los datos que tu aplicación puede recibir.

Aquí tienes varias formas de hacerlo.

## Datos extra de JSON Schema en modelos de Pydantic { #extra-json-schema-data-in-pydantic-models }

Puedes declarar `examples` para un modelo de Pydantic que se añadirá al JSON Schema generado.

//// tab | Pydantic v2

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

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

und dann aufrufen:

```Python
user_dict = user_in.model_dump()
```

			}
			// validating presign date field.
			if testCase.expectedPreSignValues.Date.UTC().Format(iso8601Format) != parsedPreSign.Date.UTC().Format(iso8601Format) {
				t.Errorf("Test %d: Expected date to be %v, but got %v", i+1, testCase.expectedPreSignValues.Date.UTC().Format(iso8601Format), parsedPreSign.Date.UTC().Format(iso8601Format))
			}
		}
	}

# Beispiel-Request-Daten deklarieren { #declare-request-example-data }

Sie können Beispiele für die Daten deklarieren, die Ihre App empfangen kann.

Hier sind mehrere Möglichkeiten, das zu tun.

## Zusätzliche JSON-Schemadaten in Pydantic-Modellen { #extra-json-schema-data-in-pydantic-models }

Sie können `examples` („Beispiele“) für ein Pydantic-Modell deklarieren, welche dem generierten JSON-Schema hinzugefügt werden.

  object : ThreadLocal<DateFormat>() {
    override fun initialValue(): DateFormat {
      // Date format specified by RFC 7231 section 7.1.1.1.
      return SimpleDateFormat("EEE, dd MMM yyyy HH:mm:ss 'GMT'", Locale.US).apply {
        isLenient = false
        timeZone = UTC
      }
    }
  }

/** If we fail to parse a date in a non-standard format, try each of these formats in sequence. */

		// (6) Should error if the request is not ready yet, ie X-Amz-Date is in the future.
		{
			queryParams: map[string]string{
				"X-Amz-Algorithm":      signV4Algorithm,
				"X-Amz-Date":           now.Add(1 * time.Hour).Format(iso8601Format),
				"X-Amz-Expires":        "60",
				"X-Amz-Signature":      "badsignature",
				"X-Amz-SignedHeaders":  "host;x-amz-content-sha256;x-amz-date",