#### Daten mit Werten für Felder mit Defaultwerten

Aber wenn ihre Daten Werte für Modellfelder mit Defaultwerten haben, wie etwa der Artikel mit der ID `bar`:

```Python hl_lines="3  5"
{
    "name": "Bar",
    "description": "The bartenders",
    "price": 62,
    "tax": 20.2
}
```

dann werden diese Werte in der Response enthalten sein.

Erstellen Sie dann Klassen-Attribute mit festgelegten Werten, welches die erlaubten Werte sein werden:

```Python hl_lines="1  6-9"
{!../../../docs_src/path_params/tutorial005.py!}
```

!!! info
    <a href="https://docs.python.org/3/library/enum.html" class="external-link" target="_blank">Enumerationen (oder kurz Enums)</a> gibt es in Python seit Version 3.4.

!!! tip "Tipp"

## Bodys mit beliebigen `dict`s

Sie können einen Body auch als `dict` deklarieren, mit Schlüsseln eines Typs und Werten eines anderen Typs.

So brauchen Sie vorher nicht zu wissen, wie die Feld-/Attribut-Namen lauten (wie es bei Pydantic-Modellen der Fall wäre).

## Query-Parameter-Liste / Mehrere Werte

Wenn Sie einen Query-Parameter explizit mit `Query` auszeichnen, können Sie ihn auch eine Liste von Werten empfangen lassen, oder anders gesagt, mehrere Werte.

Um zum Beispiel einen Query-Parameter `q` zu deklarieren, der mehrere Male in der URL vorkommen kann, schreiben Sie:

=== "Python 3.10+"

Sie deklarieren die „Form“ der Daten als Klassen mit Attributen.

Und jedes Attribut hat einen Typ.

Dann erzeugen Sie eine Instanz dieser Klasse mit einigen Werten, und Pydantic validiert die Werte, konvertiert sie in den passenden Typ (falls notwendig) und gibt Ihnen ein Objekt mit allen Daten.

Und Sie erhalten volle Editor-Unterstützung für dieses Objekt.

    * JSON Objekte (`dict`).
    * JSON Listen (`list`), die den Typ ihrer Elemente definieren.
    * Strings (`str`) mit definierter minimaler und maximaler Länge.
    * Zahlen (`int`, `float`) mit Mindest- und Maximal-Werten, usw.

* Validierung für mehr exotische Typen, wie:
    * URL.
    * E-Mail.
    * UUID.
    * ... und andere.

Die gesamte Validierung übernimmt das gut etablierte und robuste **Pydantic**.

### Schritt 5: den Inhalt zurückgeben

```Python hl_lines="8"
{!../../../docs_src/first_steps/tutorial001.py!}
```

Sie können ein `dict`, eine `list`, einzelne Werte wie `str`, `int`, usw. zurückgeben.

Sie können auch Pydantic-Modelle zurückgeben (dazu später mehr).

    {!> ../../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial005.py!}
    ```

## Validierung von Zahlen: Floats, größer und kleiner

Zahlenvalidierung funktioniert auch für <abbr title="Kommazahl">`float`</abbr>-Werte.

* Einen optionalen Query-Parameter `limit`, der ein `int` ist und standardmäßig `100` ist.

Und dann wird einfach ein `dict` zurückgegeben, welches diese Werte enthält.

!!! info
    FastAPI unterstützt (und empfiehlt die Verwendung von) `Annotated` seit Version 0.95.0.

    ```Python hl_lines="80-83"
    {!> ../../../docs_src/security/tutorial003.py!}
    ```

#### Über `**user_dict`

`UserInDB(**user_dict)` bedeutet:

*Übergib die Schlüssel und Werte des `user_dict` direkt als Schlüssel-Wert-Argumente, äquivalent zu:*

```Python
UserInDB(
    username = user_dict["username"],
    email = user_dict["email"],
    full_name = user_dict["full_name"],