# Eine Response direkt zurückgeben { #return-a-response-directly }

Wenn Sie eine **FastAPI** *Pfadoperation* erstellen, können Sie normalerweise beliebige Daten davon zurückgeben: ein `dict`, eine `list`, ein Pydantic-Modell, ein Datenbankmodell, usw.

Standardmäßig konvertiert **FastAPI** diesen Rückgabewert automatisch nach JSON, mithilfe des `jsonable_encoder`, der in [JSON-kompatibler Encoder](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank} erläutert wird.

# Devolver una Response Directamente { #return-a-response-directly }

Cuando creas una *path operation* en **FastAPI**, normalmente puedes devolver cualquier dato desde ella: un `dict`, una `list`, un modelo de Pydantic, un modelo de base de datos, etc.

Por defecto, **FastAPI** convertiría automáticamente ese valor de retorno a JSON usando el `jsonable_encoder` explicado en [JSON Compatible Encoder](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank}.

import uvicorn
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get("/")
def root():
    a = "a"
    b = "b" + a
    return {"hello world": b}


if __name__ == "__main__":

from typing import Annotated, Union

from fastapi import FastAPI, Header

app = FastAPI()


@app.get("/items/")
async def read_items(x_token: Annotated[Union[list[str], None], Header()] = None):

from fastapi import FastAPI, Query

app = FastAPI()


@app.get("/items/")
async def read_items(
    hidden_query: str | None = Query(default=None, include_in_schema=False),
):
    if hidden_query:
        return {"hidden_query": hidden_query}
    else:

# Verwendung von Datenklassen { #using-dataclasses }

FastAPI basiert auf **Pydantic**, und ich habe Ihnen gezeigt, wie Sie Pydantic-Modelle verwenden können, um <abbr title="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Requests</abbr> und <abbr title="Response – Antwort: Daten, die der Server zum anfragenden Client zurücksendet">Responses</abbr> zu deklarieren.

# Using Dataclasses { #using-dataclasses }

FastAPI is built on top of **Pydantic**, and I have been showing you how to use Pydantic models to declare requests and responses.

But FastAPI also supports using <a href="https://docs.python.org/3/library/dataclasses.html" class="external-link" target="_blank">`dataclasses`</a> the same way:

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial001_py310.py hl[1,6:11,18:19] *}

Он импортируется/включается прямо в FastAPI, чтобы вы могли импортировать его из `fastapi` и избежать случайного импорта альтернативного `BackgroundTask` (без `s` на конце) из `starlette.background`.

Используя только `BackgroundTasks` (а не `BackgroundTask`), его можно применять как параметр функции‑обработчика пути, и **FastAPI** сделает остальное за вас, как при использовании объекта `Request` напрямую.

## 본문 내의 단일 값

쿼리 및 경로 매개변수에 대한 추가 데이터를 정의하는 `Query`와 `Path`와 같이, **FastAPI**는 동등한 `Body`를 제공합니다.

예를 들어 이전의 모델을 확장하면, `item`과 `user`와 동일한 본문에 또 다른 `importance`라는 키를 갖도록 할 수있습니다.

단일 값을 그대로 선언한다면, **FastAPI**는 쿼리 매개변수로 가정할 것입니다.

하지만, **FastAPI**의 `Body`를 사용해 다른 본문 키로 처리하도록 제어할 수 있습니다:


{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial003.py hl[23] *}

이 경우에는 **FastAPI**는 본문을 이와 같이 예측할 것입니다:


```JSON
{
    "item": {

from fastapi import FastAPI, File, UploadFile

app = FastAPI()


@app.post("/files/")
async def create_file(file: bytes = File()):
    return {"file_size": len(file)}


@app.post("/uploadfile/")
async def create_upload_file(file: UploadFile):