# Beispiel-Request-Daten deklarieren

Sie können Beispiele für die Daten deklarieren, die Ihre Anwendung empfangen kann.

Hier sind mehrere Möglichkeiten, das zu tun.

## Zusätzliche JSON-Schemadaten in Pydantic-Modellen

Sie können `examples` („Beispiele“) für ein Pydantic-Modell deklarieren, welche dem generierten JSON-Schema hinzugefügt werden.

//// tab | Python 3.10+ Pydantic v2

```Python hl_lines="13-24"

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### Über `**user_in.dict()`

#### Pydantic's `.dict()`

`user_in` ist ein Pydantic-Modell der Klasse `UserIn`.

Pydantic-Modelle haben eine `.dict()`-Methode, die ein `dict` mit den Daten des Modells zurückgibt.

Wenn wir also ein Pydantic-Objekt `user_in` erstellen, etwa so:

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***")
```

Die gleichen Prozesse, die für Pfad-Parameter stattfinden, werden auch auf Query-Parameter angewendet:

* Editor Unterstützung (natürlich)
* <abbr title="Konvertieren des Strings, der von einer HTTP-Anfrage kommt, in Python-Daten">„Parsen“</abbr> der Daten
* Datenvalidierung
* Automatische Dokumentation

## Defaultwerte

Da Query-Parameter nicht ein festgelegter Teil des Pfades sind, können sie optional sein und Defaultwerte haben.

## Anwendungsfall

Stellen Sie sich zum Beispiel vor, Sie möchten standardmäßig den HTTP-Statuscode „OK“ `200` zurückgeben.

Wenn die Daten jedoch nicht vorhanden waren, möchten Sie diese erstellen und den HTTP-Statuscode „CREATED“ `201` zurückgeben.

Sie möchten aber dennoch in der Lage sein, die von Ihnen zurückgegebenen Daten mit einem `response_model` zu filtern und zu konvertieren.

In diesen Fällen können Sie einen `Response`-Parameter verwenden.

### API-Dokumentation

Wenn Sie zur API-Dokumentation gehen, werden Sie sehen, dass diese die **Schemas** für die Daten enthält, welche in Requests gesendet und in Responses empfangen werden:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image01.png">

Sie können diese Schemas sehen, da sie mit den Modellen in der Anwendung deklariert wurden.

///

## Was sind „Formulardaten“

HTML-Formulare (`<form></form>`) senden die Daten in einer „speziellen“ Kodierung zum Server, welche sich von JSON unterscheidet.

**FastAPI** stellt sicher, dass diese Daten korrekt ausgelesen werden, statt JSON zu erwarten.

/// note | "Technische Details"

Wir sind nicht darauf beschränkt, nur eine Abhängigkeit zu haben, die diesen Typ von Daten zurückgeben kann.

///

## Andere Modelle

Sie können jetzt den aktuellen Benutzer direkt in den *Pfadoperation-Funktionen* abrufen und die Sicherheitsmechanismen auf **Dependency Injection** Ebene handhaben, mittels `Depends`.

Und Sie können alle Modelle und Daten für die Sicherheitsanforderungen verwenden (in diesem Fall ein Pydantic-Modell `User`).

* Für *Cookies* ein `dict` im `cookies`-Parameter.

Weitere Informationen zum Übergeben von Daten an das Backend (mithilfe von `httpx` oder dem `TestClient`) finden Sie in der <a href="https://www.python-httpx.org" class="external-link" target="_blank">HTTPX-Dokumentation</a>.

/// info

Beachten Sie, dass der `TestClient` Daten empfängt, die nach JSON konvertiert werden können, keine Pydantic-Modelle.

Eine der von API-Systemen benötigen Hauptfunktionen ist die Daten-„<abbr title="Auch „Marshalling“, „Konvertierung“ genannt">Serialisierung</abbr>“, welche Daten aus dem Code (Python) entnimmt und in etwas umwandelt, was durch das Netzwerk gesendet werden kann. Beispielsweise das Konvertieren eines Objekts, welches Daten aus einer Datenbank enthält, in ein JSON-Objekt. Konvertieren von `datetime`-Objekten in Strings, usw.

/// warning | "Achtung"

Wenn Sie eine `Response` direkt zurückgeben, wie im obigen Beispiel, wird sie direkt zurückgegeben.

Sie wird nicht mit einem Modell usw. serialisiert.

Stellen Sie sicher, dass sie die gewünschten Daten enthält und dass die Werte gültiges JSON sind (wenn Sie `JSONResponse` verwenden).

///

/// note | "Technische Details"

Sie können auch `from starlette.responses import JSONResponse` verwenden.