In diesem Fall wird der Funktionsparameter `q` optional, und standardmäßig `None` sein.

/// check

Beachten Sie auch, dass **FastAPI** intelligent genug ist, um zu erkennen, dass `item_id` ein Pfad-Parameter ist und `q` keiner, daher muss letzteres ein Query-Parameter sein.

///

## Query-Parameter Typkonvertierung

Sie können auch `bool`-Typen deklarieren und sie werden konvertiert:

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="7"

- kubelet
  - The `beta.kubernetes.io/os` and `beta.kubernetes.io/arch` labels, deprecated since v1.14, are targeted for removal in v1.18.
  - The `--containerized` flag, deprecated since v1.14, will be removed in a future release.

**FastAPI** verwendet diese *vorübergehende* Response, um die Header (auch Cookies und Statuscode) zu extrahieren und fügt diese in die endgültige Response ein, die den von Ihnen zurückgegebenen Wert enthält, gefiltert nach einem beliebigen `response_model`.

Sie können den Parameter `Response` auch in Abhängigkeiten deklarieren und darin Header (und Cookies) festlegen.

## Eine `Response` direkt zurückgeben

Aber eine Variable wie `user-agent` ist in Python nicht gültig.

Darum wird `Header` standardmäßig in Parameternamen den Unterstrich (`_`) zu einem Bindestrich (`-`) konvertieren.

HTTP-Header sind außerdem unabhängig von Groß-/Kleinschreibung, darum können Sie sie mittels der Standard-Python-Schreibweise deklarieren (auch bekannt als "snake_case").

Sie können für Typ Deklarationen auch `str`, `float`, `bool` und viele andere komplexe Datentypen verwenden.

Mehrere davon werden wir in den nächsten Kapiteln erkunden.

## Die Reihenfolge ist wichtig

Wenn Sie *Pfadoperationen* erstellen, haben Sie manchmal einen fixen Pfad.

Etwa `/users/me`, um Daten über den aktuellen Benutzer zu erhalten.

///

`response_model` nimmt denselben Typ entgegen, den Sie auch für ein Pydantic-Modellfeld deklarieren würden, also etwa ein Pydantic-Modell, aber es kann auch z. B. eine `list`e von Pydantic-Modellen sein, wie etwa `List[Item]`.

FastAPI wird dieses `response_model` nehmen, um die Daten zu dokumentieren, validieren, usw. und auch, um **die Ausgabedaten** entsprechend der Typdeklaration **zu konvertieren und filtern**.

Gunicorn würde sich bei Bedarf auch um die Verwaltung **beendeter Prozesse** und den **Neustart** von Prozessen kümmern, um die Anzahl der Worker aufrechtzuerhalten. Das hilft also teilweise beim **Neustarts**-Konzept aus der obigen Liste.

Dennoch möchten Sie wahrscheinlich auch etwas außerhalb haben, um sicherzustellen, dass Gunicorn bei Bedarf **neu gestartet wird**, und er auch **beim Hochfahren ausgeführt wird**, usw.

Aber Sie müssen sich auch nicht weiter um die Modelle kümmern, hereinkommende Dicts werden automatisch in sie konvertiert. Und was Sie zurückgeben, wird automatisch nach JSON konvertiert.

## Bodys mit beliebigen `dict`s

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

///

```Python hl_lines="1"
{!> ../../docs_src/request_forms_and_files/tutorial001.py!}
```

////

## `File` und `Form`-Parameter definieren

Erstellen Sie Datei- und Formularparameter, so wie Sie es auch mit `Body` und `Query` machen würden:

//// tab | Python 3.9+

```Python hl_lines="10-12"
{!> ../../docs_src/request_forms_and_files/tutorial001_an_py39.py!}
```

////

//// tab | Python 3.8+

///

/// note | "Technische Details"

Sie können auch `from starlette.templating import Jinja2Templates` verwenden.

**FastAPI** bietet dasselbe `starlette.templating` auch via `fastapi.templating` an, als Annehmlichkeit für Sie, den Entwickler. Es kommt aber direkt von Starlette. Das Gleiche gilt für `Request` und `StaticFiles`.

///