Zum Beispiel könnten Sie **ein Dictionary zurückgeben** wollen, oder ein Datenbank-Objekt, aber **es als Pydantic-Modell deklarieren**. Auf diese Weise übernimmt das Pydantic-Modell alle Datendokumentation, -validierung, usw. für das Objekt, welches Sie zurückgeben (z. B. ein Dictionary oder ein Datenbank-Objekt).

Z. B.:

* Um einen *Pfad*- oder *Query*-Parameter zu übergeben, fügen Sie ihn der URL selbst hinzu.
* Um einen JSON-Body zu übergeben, übergeben Sie ein Python-Objekt (z. B. ein <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">`dict`</abbr>) an den Parameter `json`.
* Wenn Sie *Formulardaten* anstelle von JSON senden müssen, verwenden Sie stattdessen den `data`-Parameter.

{* ../../docs_src/response_headers/tutorial002_py310.py hl[1, 7:8] *}

Anschließend können Sie wie gewohnt jedes gewünschte Objekt zurückgeben (ein `dict`, ein Datenbankmodell, usw.).

Und wenn Sie ein `response_model` deklariert haben, wird es weiterhin zum Filtern und Konvertieren des von Ihnen zurückgegebenen Objekts verwendet.

/// info | Info

Der wichtige Punkt ist, dass Ihre App in der Lage ist, jede Zeile der Reihe nach zu erzeugen, während der Client die vorherigen Zeilen konsumiert.

///

/// note | Technische Details

Daher können Sie in vielen Fällen das Objekt eines Requests **direkt zur Datenbank** schicken, weil alles automatisch validiert wird.

Das gleiche gilt auch für die andere Richtung: Sie können in vielen Fällen das Objekt aus der Datenbank **direkt zum Client** senden.

## Ein `dict` aus dem vorherigen Beispiel { #a-dict-from-the-previous-example }

Im vorherigen Beispiel haben wir ein <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">`dict`</abbr> von unserer Abhängigkeit („Dependable“) zurückgegeben:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}

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.

Ein Beispiel aus der offiziellen Pydantic Dokumentation:

{* ../../docs_src/python_types/tutorial011_py310.py *}

/// info | Info

`id` der **Primärschlüssel** in der SQL-Datenbank ist (Sie können mehr über SQL-Primärschlüssel in der SQLModel-Dokumentation erfahren).

    **Hinweis:** Wir verwenden für das Primärschlüsselfeld `int | None`, damit wir im Python-Code *ein Objekt ohne `id` erstellen* können (`id=None`), in der Annahme, dass die Datenbank sie *beim Speichern generiert*. SQLModel versteht, dass die Datenbank die `id` bereitstellt, und *definiert die Spalte im Datenbankschema als ein Nicht-Null-`INTEGER`*. Siehe...

Wir konvertieren dieses iterierbare Objekt mit `list(data.items())` in eine richtige `list`.

{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[2,15:21] *}

### Das OpenAPI-Schema ändern { #modify-the-openapi-schema }

Jetzt können Sie die ReDoc-Erweiterung hinzufügen und dem `info`-„Objekt“ im OpenAPI-Schema ein benutzerdefiniertes `x-logo` hinzufügen:

{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[22:24] *}

### Zwischenspeichern des OpenAPI-Schemas { #cache-the-openapi-schema }