## Listen mit Typ-Parametern als Felder

Aber Python erlaubt es, Listen mit inneren Typen, auch „Typ-Parameter“ genannt, zu deklarieren.

### `List` von `typing` importieren

In Python 3.9 oder darüber können Sie einfach `list` verwenden, um diese Typannotationen zu deklarieren, wie wir unten sehen werden. 💡

In Python-Versionen vor 3.9 (3.6 und darüber), müssen Sie zuerst `List` von Pythons Standardmodul `typing` importieren.

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "price": 45.2
}
```

## Deklarieren Sie es als Parameter

Um es zu Ihrer *Pfadoperation* hinzuzufügen, deklarieren Sie es auf die gleiche Weise, wie Sie Pfad- und Query-Parameter deklariert haben:

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[16] *}

... und deklarieren Sie seinen Typ als das Modell, welches Sie erstellt haben, `Item`.

## Resultate

```JSON
{"item_id":"foo"}
```

## Pfad-Parameter mit Typen

Sie können den Typ eines Pfad-Parameters in der Argumentliste der Funktion deklarieren, mit Standard-Python-Typannotationen:

{* ../../docs_src/path_params/tutorial002.py hl[7] *}

In diesem Fall wird `item_id` als `int` deklariert, also als Ganzzahl.

/// check

# Body – Felder

So wie Sie zusätzliche Validation und Metadaten in Parametern der **Pfadoperation-Funktion** mittels `Query`, `Path` und `Body` deklarieren, können Sie auch innerhalb von Pydantic-Modellen zusätzliche Validation und Metadaten deklarieren, mittels Pydantics `Field`.

## `Field` importieren

Importieren Sie es zuerst:

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[4] *}

/// warning | Achtung

Sie können auch einzelne Werte deklarieren, die als Teil des Bodys empfangen werden.

Oder die Abhängigkeit gibt keinen Wert zurück.

Aber Sie müssen Sie trotzdem ausführen/auflösen.

In diesen Fällen können Sie, anstatt einen Parameter der *Pfadoperation-Funktion* mit `Depends` zu deklarieren, eine `list`e von `dependencies` zum *Pfadoperation-Dekorator* hinzufügen.

## `dependencies` zum *Pfadoperation-Dekorator* hinzufügen

Der *Pfadoperation-Dekorator* erhält ein optionales Argument `dependencies`.

Und Sie können einige der Dateien als `bytes` und einige als `UploadFile` deklarieren.

/// warning | Achtung

Sie können mehrere `File`- und `Form`-Parameter in einer *Pfadoperation* deklarieren, aber Sie können nicht gleichzeitig auch `Body`-Felder deklarieren, welche Sie als JSON erwarten, da der Request den Body mittels `multipart/form-data` statt `application/json` kodiert.

///

## Metadaten deklarieren

Sie können die gleichen Parameter deklarieren wie für `Query`.

Um zum Beispiel einen `title`-Metadaten-Wert für den Pfad-Parameter `item_id` zu deklarieren, schreiben Sie:

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_an_py310.py hl[10] *}

/// note | Hinweis

## `Cookie` importieren

Importieren Sie zuerst `Cookie`:

{* ../../docs_src/cookie_params/tutorial001_an_py310.py hl[3] *}

## `Cookie`-Parameter deklarieren

Dann deklarieren Sie Ihre Cookie-Parameter, auf die gleiche Weise, wie Sie auch `Path`- und `Query`-Parameter deklarieren.

Der erste Wert ist der Typ. Sie können `Cookie` die gehabten Extra Validierungs- und Beschreibungsparameter hinzufügen. Danach können Sie einen Defaultwert vergeben:

Sie können einen Parameter vom Typ `Response` in Ihrer *Pfadoperation-Funktion* deklarieren.

Und dann können Sie Cookies in diesem *vorübergehenden* Response-Objekt setzen.

{* ../../docs_src/response_cookies/tutorial002.py hl[1,8:9] *}

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