Dann verwenden wir den Request direkt und extrahieren den Body als `bytes`. Das bedeutet, dass FastAPI nicht einmal versucht, den Request-Payload als JSON zu parsen.

Und dann parsen wir in unserem Code diesen YAML-Inhalt direkt und verwenden dann wieder dasselbe Pydantic-Modell, um den YAML-Inhalt zu validieren:

=== "Pydantic v2"

    ```Python hl_lines="26-33"

Copyright 2019 Marten Seemann

Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal in the Software without restriction, including without limitation the rights to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is furnished to do so, subject to the following conditions:

- github.com/lucas-clemente/quic-go: [v0.10.2](https://github.com/lucas-clemente/quic-go/tree/v0.10.2)
- github.com/markbates/pkger: [v0.17.1](https://github.com/markbates/pkger/tree/v0.17.1)
- github.com/marten-seemann/qtls: [v0.2.3](https://github.com/marten-seemann/qtls/tree/v0.2.3)
- github.com/mholt/certmagic: [6a42ef9](https://github.com/mholt/certmagic/tree/6a42ef9)

!!! check
    Dadurch erhalten Sie Editor-Unterstützung innerhalb Ihrer Funktion, mit Fehlerprüfungen, Codevervollständigung, usw.

## Daten-<abbr title="Auch bekannt als: Serialisierung, Parsen, Marshalling">Konversion</abbr>

Wenn Sie dieses Beispiel ausführen und Ihren Browser unter <a href="http://127.0.0.1:8000/items/3" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/items/3</a> öffnen, sehen Sie als Response:

- github.com/lucas-clemente/quic-go: [v0.10.2](https://github.com/lucas-clemente/quic-go/tree/v0.10.2)
- github.com/marten-seemann/qtls: [v0.2.3](https://github.com/marten-seemann/qtls/tree/v0.2.3)
- github.com/mattn/go-colorable: [v0.0.9](https://github.com/mattn/go-colorable/tree/v0.0.9)
- github.com/mattn/go-isatty: [v0.0.3](https://github.com/mattn/go-isatty/tree/v0.0.3)

Sie könnten das auf der obersten Ebene des Moduls/der Datei machen, aber das würde auch bedeuten, dass **das Modell geladen wird**, selbst wenn Sie nur einen einfachen automatisierten Test ausführen, dann wäre dieser Test **langsam**, weil er warten müsste, bis das Modell geladen ist, bevor er einen davon unabhängigen Teil des Codes ausführen könnte.

Srihari Humbarwadi, Srinivasan Narayanamoorthy, Steenu Johnson, Steven Clarkson,
stjohnso98, Tamas Bela Feher, Tamas Nyiri, Tarandeep Singh, Teng Lu, Thibaut
Goetghebuer-Planchon, Tim Bradley, Tomasz Strejczek, Tongzhou Wang, Torsten
Rudolf, Trent Lo, Ty Mick, Tzu-Wei Sung, Varghese, Jojimon, Vignesh Kothapalli,
Vishakha Agrawal, Vividha, Vladimir Menshakov, Vladimir Silyaev, VoVAllen, Võ

Das ist nützlich für Vorgänge, die nach einem Request ausgeführt werden müssen, bei denen der Client jedoch nicht unbedingt auf den Abschluss des Vorgangs warten muss, bevor er die Response erhält.

Hierzu zählen beispielsweise:

* E-Mail-Benachrichtigungen, die nach dem Ausführen einer Aktion gesendet werden:

Und dann kann Docker **den Cache für den nächsten Schritt verwenden**, der diese Abhängigkeiten herunterlädt und installiert. Und hier **sparen wir viel Zeit**. ✨ ... und vermeiden die Langeweile beim Warten. 😪😆

Das Herunterladen und Installieren der Paketabhängigkeiten **könnte Minuten dauern**, aber die Verwendung des **Cache** würde höchstens **Sekunden** dauern.

Und Abhängigkeiten können auf sehr einfache und intuitive Weise erstellt werden, sodass Sie einfach die benötigten Python-Packages importieren und sie in wenigen Codezeilen, *im wahrsten Sinne des Wortes*, mit Ihren API-Funktionen integrieren.

Beispiele hierfür finden Sie in den nächsten Kapiteln zu relationalen und NoSQL-Datenbanken, Sicherheit usw.

## **FastAPI**-Kompatibilität