Sie können jedoch auch die `Response`, die Sie verwenden möchten (z. B. jede `Response`-Unterklasse), im *Pfadoperation-Dekorator* mit dem `response_class`-Parameter deklarieren.

Der Inhalt, den Sie von Ihrer *Pfadoperation-Funktion* zurückgeben, wird in diese `Response` eingefügt.

    return burgers
```

Mit `async def` weiß Python, dass es innerhalb dieser Funktion auf `await`-Ausdrücke achten muss und dass es die Ausführung dieser Funktion „anhalten“ ⏸ und etwas anderes tun kann 🔀, bevor es zurückkommt.

Wenn Sie eine `async def`-Funktion aufrufen möchten, müssen Sie sie „erwarten“ („await“). Das folgende wird also nicht funktionieren:

```Python

# Body – Felder { #body-fields }

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

## `Field` importieren { #import-field }

Importieren Sie es zuerst:

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

/// warning | Achtung

    "tax": 3.2
}
```

## Zusammenfassung { #recap }

Sie können mehrere Body-Parameter zu Ihrer *Pfadoperation-Funktion* hinzufügen, obwohl ein Request nur einen einzigen Body enthalten kann.

Aber **FastAPI** wird sich darum kümmern, Ihnen korrekte Daten in Ihrer Funktion zu überreichen, und das korrekte Schema in der *Pfadoperation* zu validieren und zu dokumentieren.

Aber für `Item-Output` ist `description` **erforderlich**, es hat ein rotes Sternchen.

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/separate-openapi-schemas/image04.png">
</div>

Mit dieser Funktion von **Pydantic v2** ist Ihre API-Dokumentation **präziser**, und wenn Sie über automatisch generierte Clients und SDKs verfügen, sind diese auch präziser, mit einer besseren **Entwicklererfahrung** und Konsistenz. 🎉

Sie müssten sicherstellen, dass sie für jede Operation eindeutig ist.

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial001_py39.py hl[6] *}

### Verwendung des Namens der *Pfadoperation-Funktion* als operationId { #using-the-path-operation-function-name-as-the-operationid }

### Eine benutzerdefinierte Funktion zur Erzeugung einer eindeutigen ID erstellen { #custom-generate-unique-id-function }

FastAPI verwendet eine **eindeutige ID** für jede *Pfadoperation*, die für die **Operation-ID** und auch für die Namen aller benötigten benutzerdefinierten Modelle für Requests oder Responses verwendet wird.

Sie können diese Funktion anpassen. Sie nimmt ein `APIRoute` und gibt einen String zurück.

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[13] *}

Betrachten wir die deklarierten Parameter:

* Obwohl diese Funktion selbst eine Abhängigkeit ist („Dependable“, etwas hängt von ihr ab), deklariert sie auch eine andere Abhängigkeit („Dependant“, sie hängt von etwas anderem ab).

Für **FastAPI** spielt es keine Rolle. Es erkennt die Parameter anhand ihrer Namen, Typen und Default-Deklarationen (`Query`, `Path`, usw.), es kümmert sich nicht um die Reihenfolge.

Sie können Ihre Funktion also so deklarieren:

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_py39.py hl[7] *}

    * Wenn die Daten ungültig sind, wird ein klar lesbarer Fehler zurückgegeben, der genau anzeigt, wo und was die inkorrekten Daten sind.
* Ihnen die erhaltenen Daten im Parameter `item` übergeben.
    * Da Sie ihn in der Funktion als vom Typ `Item` deklariert haben, erhalten Sie auch die volle Unterstützung des Editors (Autovervollständigung, usw.) für alle Attribute und deren Typen.