# Beispiel-Request-Daten deklarieren

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

Hier sind mehrere Möglichkeiten, das zu tun.

## Zusätzliche JSON-Schemadaten in Pydantic-Modellen

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

=== "Python 3.10+ Pydantic v2"

    ```Python hl_lines="13-24"

Schauen wir uns an, wie wir das machen können.

## pytest.mark.anyio

    Damit wird auch vermieden, neue Entwickler möglicherweise zu verwirren, die einen nicht verwendeten Parameter in Ihrem Code sehen und ihn für unnötig halten könnten.

!!! info
    In diesem Beispiel verwenden wir zwei erfundene benutzerdefinierte Header `X-Key` und `X-Token`.

    # Including PR: https://github.com/encode/httpx/pull/2309
    "ignore:'cgi' is deprecated:DeprecationWarning",
    # For passlib
    "ignore:'crypt' is deprecated and slated for removal in Python 3.13:DeprecationWarning",
    # see https://trio.readthedocs.io/en/stable/history.html#trio-0-22-0-2022-09-28
    "ignore:You seem to already have a custom.*:RuntimeWarning:trio",

    ```

## Den `username` und das Format der Daten überprüfen

Wir verifizieren, dass wir einen `username` erhalten, und extrahieren die Scopes.

Und dann validieren wir diese Daten mit dem Pydantic-Modell (wobei wir die `ValidationError`-Exception abfangen), und wenn wir beim Lesen des JWT-Tokens oder beim Validieren der Daten mit Pydantic einen Fehler erhalten, lösen wir die zuvor erstellte `HTTPException` aus.

* die Daten des Clients über das Netzwerk empfangen wurden
* die von Ihrem Programm gesendeten Daten vom Client über das Netzwerk empfangen wurden
* der Inhalt einer Datei vom System von der Festplatte gelesen und an Ihr Programm übergeben wurde

Als Nächstes werden die Daten konvertiert und validiert. Wenn Sie also dieses `settings`-Objekt verwenden, verfügen Sie über Daten mit den von Ihnen deklarierten Typen (z. B. ist `items_per_user` ein `int`).

### `settings` verwenden

Das Einzige, was die von `GzipRequest.get_route_handler` zurückgegebene Funktion anders macht, ist die Konvertierung von `Request` in ein `GzipRequest`.

Dabei kümmert sich unser `GzipRequest` um die Dekomprimierung der Daten (falls erforderlich), bevor diese an unsere *Pfadoperationen* weitergegeben werden.

Danach ist die gesamte Verarbeitungslogik dieselbe.

In Ihrer WebSocket-Route können Sie Nachrichten `await`en und Nachrichten senden.

```Python hl_lines="48-52"
{!../../../docs_src/websockets/tutorial001.py!}
```

Sie können Binär-, Text- und JSON-Daten empfangen und senden.

## Es ausprobieren

Wenn Ihre Datei `main.py` heißt, führen Sie Ihre Anwendung so aus:

<div class="termy">

```console
$ uvicorn main:app --reload

Die gleichen Modelle werden von den Requests gemeinsam genutzt, es handelt sich also nicht um ein Modell pro Request, pro Benutzer, oder ähnliches.

Stellen wir uns vor, dass das Laden des Modells **eine ganze Weile dauern** kann, da viele **Daten von der Festplatte** gelesen werden müssen. Sie möchten das also nicht für jeden Request tun.