<img src="/img/tutorial/body-nested-models/image01.png">

Sie würden diese Editor-Unterstützung nicht erhalten, wenn Sie direkt mit `dict`, statt mit Pydantic-Modellen arbeiten würden.

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 { #bodies-of-arbitrary-dicts }

Diese zusätzlichen Responses werden in das OpenAPI-Schema aufgenommen, sodass sie auch in der API-Dokumentation erscheinen.

Für diese zusätzlichen Responses müssen Sie jedoch sicherstellen, dass Sie eine `Response`, wie etwa `JSONResponse`, direkt zurückgeben, mit Ihrem Statuscode und Inhalt.

## Zusätzliche Response mit `model` { #additional-response-with-model }

## Website

[fess.codelibs.org](https://fess.codelibs.org/)

## Issues/Questions

[discuss.codelibs.org](https://discuss.codelibs.org/c/FessEN/)

## Getting Started

There are 2 ways to try Fess. The first is to download and install yourself. The second is to use [Docker](https://www.docker.com/products/docker-engine).

### Download and Install/Run

## Sitio web

[fess.codelibs.org](https://fess.codelibs.org/)

## Problemas/Preguntas

[discuss.codelibs.org](https://discuss.codelibs.org/c/FessEN/)

## Cómo Empezar

Hay dos maneras de probar Fess. La primera es descargar e instalarlo tú mismo. La segunda es usar [Docker](https://www.docker.com/products/docker-engine).

### Descargar e Instalar/Ejecutar

$ MY_NAME="Wade Wilson" python main.py

// Jetzt kann es die Umgebungsvariable lesen

Hello Wade Wilson from Python

// Die Umgebungsvariable existiert danach nicht mehr
$ python main.py

Hello World from Python
```

</div>

/// tip | Tipp

Dies kann sehr nützlich sein, um **Ressourcen** einzurichten, die Sie in der gesamten App verwenden wollen und die von Requests **gemeinsam genutzt** werden und/oder die Sie anschließend **aufräumen** müssen. Zum Beispiel ein Pool von Datenbankverbindungen oder das Laden eines gemeinsam genutzten Modells für maschinelles Lernen.

## Anwendungsfall { #use-case }

```

////

Sie deklarieren die Abhängigkeit als Typ des Parameters und verwenden `Depends()` ohne Parameter, anstatt die vollständige Klasse *erneut* in `Depends(CommonQueryParams)` schreiben zu müssen.

Dasselbe Beispiel würde dann so aussehen:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial004_an_py310.py hl[19] *}

... und **FastAPI** wird wissen, was zu tun ist.

/// tip | Tipp

También está diseñado para funcionar como una referencia futura para que puedas volver y ver exactamente lo que necesitas.

## Ejecuta el código { #run-the-code }

Todos los bloques de código pueden ser copiados y usados directamente (de hecho, son archivos Python probados).

Para ejecutar cualquiera de los ejemplos, copia el código a un archivo `main.py`, y comienza `fastapi dev`:

<div class="termy">

```console

/// tip | Consejo

Ten en cuenta que JSON solo admite `str` como claves.

Pero Pydantic tiene conversión automática de datos.

Esto significa que, aunque tus clientes de API solo pueden enviar strings como claves, mientras esos strings contengan enteros puros, Pydantic los convertirá y validará.

Y el `dict` que recibas como `weights` tendrá realmente claves `int` y valores `float`.

///

/// info | Información

Ten en cuenta que el `TestClient` recibe datos que pueden ser convertidos a JSON, no modelos de Pydantic.