=== "Pydantic v2"

    In Pydantic Version 2 würden Sie das Attribut `model_config` verwenden, das ein `dict` akzeptiert, wie beschrieben in <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/api/config/" class="external-link" target="_blank">Pydantic-Dokumentation: Configuration</a>.

Dieser Parameter muss so etwas wie eine Funktion sein.

Sie **rufen diese nicht direkt auf** (fügen Sie am Ende keine Klammern hinzu), sondern übergeben sie einfach als Parameter an `Depends()`.

Und diese Funktion akzeptiert Parameter auf die gleiche Weise wie *Pfadoperation-Funktionen*.

!!! tip "Tipp"
    Im nächsten Kapitel erfahren Sie, welche anderen „Dinge“, außer Funktionen, Sie als Abhängigkeiten verwenden können.

### `Response`

Die Hauptklasse `Response`, alle anderen Responses erben von ihr.

Sie können sie direkt zurückgeben.

Sie akzeptiert die folgenden Parameter:

* `content` – Ein `str` oder `bytes`.
* `status_code` – Ein `int`-HTTP-Statuscode.
* `headers` – Ein `dict` von Strings.

```Python
say_hi()  # Oh, nein, das löst einen Fehler aus! 😱
```

Der `name` Parameter wird **immer noch benötigt** (nicht *optional*), weil er keinen Default-Wert hat. `name` akzeptiert aber dennoch `None` als Wert:

```Python
say_hi(name=None)  # Das funktioniert, None is gültig 🎉
```

Dies wird **FastAPI** wissen lassen, dass dieser Parameter erforderlich ist.

### Erforderlich, kann `None` sein

Sie können deklarieren, dass ein Parameter `None` akzeptiert, aber dennoch erforderlich ist. Das zwingt Clients, den Wert zu senden, selbst wenn er `None` ist.

Um das zu machen, deklarieren Sie, dass `None` ein gültiger Typ ist, aber verwenden Sie dennoch `...` als Default: