Um einen **Request**body zu deklarieren, verwenden Sie <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a>-Modelle mit allen deren Fähigkeiten und Vorzügen.

/// info

Um Daten zu versenden, sollten Sie eines von: `POST` (meistverwendet), `PUT`, `DELETE` oder `PATCH` verwenden.

Daz DeBoer <******@****.***> <******@****.***>
Daz DeBoer <******@****.***> <******@****.***>
Daz DeBoer <******@****.***> <******@****.***>
Daz DeBoer <******@****.***> <******@****.***>
Derek Eskens <******@****.***> <******@****.***>
Etienne Studer <******@****.***> <******@****.***>
Etienne Studer <******@****.***> <******@****.***>

Das ermöglicht es Ihnen, ein feingranuliertes Berechtigungssystem nach dem OAuth2-Standard in Ihre OpenAPI-Anwendung (und deren API-Dokumentation) zu integrieren.

    given-names: Dan
  - family-names: Schuster
    given-names: Mike
  - family-names: Monga
    given-names: Rajat
  - family-names: Moore
    given-names: Sherry
  - family-names: Murray
    given-names: Derek
  - family-names: Olah
    given-names: Chris
  - family-names: Shlens
    given-names: Jonathon
  - family-names: Steiner
    given-names: Benoit
  - family-names: Sutskever
    given-names: Ilya

Das ist es, was erlaubt, mehrere automatische interaktive Dokumentations-Oberflächen, Codegenerierung, usw. zu haben.

OpenAPI bietet die Möglichkeit, mehrere Sicherheits„systeme“ zu definieren.

Durch deren Verwendung können Sie alle diese Standards-basierten Tools nutzen, einschließlich dieser interaktiven Dokumentationssysteme.

OpenAPI definiert die folgenden Sicherheitsschemas:

Wenn Sie für drei Server bezahlen, aber nur wenig von deren RAM und CPU nutzen, **verschwenden Sie wahrscheinlich Geld** 💸 und wahrscheinlich **Strom für den Server** 🌎, usw.

In diesem Fall könnte es besser sein, nur zwei Server zu haben und einen höheren Prozentsatz von deren Ressourcen zu nutzen (CPU, Arbeitsspeicher, Festplatte, Netzwerkbandbreite, usw.).

```Python hl_lines="1  7-13  19"
{!../../docs_src/dataclasses/tutorial002.py!}
```

Die Datenklasse wird automatisch in eine Pydantic-Datenklasse konvertiert.

Auf diese Weise wird deren Schema in der Benutzeroberfläche der API-Dokumentation angezeigt:

<img src="/img/tutorial/dataclasses/image01.png">

## Datenklassen in verschachtelten Datenstrukturen

So brauchen Sie vorher nicht zu wissen, wie die Feld-/Attribut-Namen lauten (wie es bei Pydantic-Modellen der Fall wäre).

Das ist nützlich, wenn Sie Schlüssel empfangen, deren Namen Sie nicht bereits kennen.

---

Ein anderer nützlicher Anwendungsfall ist, wenn Sie Schlüssel eines anderen Typs haben wollen, z. B. `int`.

Das schauen wir uns mal an.

#### Daten-„Schema“

Der Begriff „Schema“ kann sich auch auf die Form von Daten beziehen, wie z. B. einen JSON-Inhalt.

In diesem Fall sind die JSON-Attribute und deren Datentypen, usw. gemeint.

#### OpenAPI und JSON Schema

Einige von diesen ✨ [**sponsern FastAPI**](../help-fastapi.md#den-autor-sponsern){.internal-link target=_blank} ✨, das gewährleistet die kontinuierliche und gesunde **Entwicklung** von FastAPI und seinem **Ökosystem**.

Und es zeigt deren wahres Engagement für FastAPI und seine **Community** (Sie), da diese Ihnen nicht nur einen **guten Service** bieten möchten, sondern auch sicherstellen möchten, dass Sie über ein **gutes und gesundes Framework** verfügen, FastAPI. 🙇