Deklarieren Sie die benötigten **Query-Parameter** in einem **Pydantic-Modell** und dann den Parameter als `Query`:

{* ../../docs_src/query_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:13,17] *}

**FastAPI** wird die Daten für **jedes Feld** aus den **Query-Parametern** des <abbr title="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Request</abbr> extrahieren und Ihnen das definierte Pydantic-Modell bereitstellen.

Deklarieren Sie die erforderlichen **Header-Parameter** in einem **Pydantic-Modell** und dann den Parameter als `Header`:

{* ../../docs_src/header_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:14,18] *}

**FastAPI** wird die Daten für **jedes Feld** aus den **Headern** des <abbr title="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Request</abbr> extrahieren und Ihnen das von Ihnen definierte Pydantic-Modell geben.

## Die Dokumentation testen { #check-the-docs }

* Dem `username`.
* Dem `password`.
* Einem optionalen `scope`-Feld als langem String, bestehend aus durch Leerzeichen getrennten Strings.
* Einem optionalen <abbr title="Art der Anmeldung">`grant_type`</abbr>.

/// tip | Tipp

Die OAuth2-Spezifikation *erfordert* tatsächlich ein Feld `grant_type` mit dem festen Wert `password`, aber `OAuth2PasswordRequestForm` erzwingt dies nicht.

{* ../../docs_src/cookie_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:12,16] *}

**FastAPI** wird die Daten für **jedes Feld** aus den im <abbr title="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Request</abbr> empfangenen **Cookies** **extrahieren** und Ihnen das von Ihnen definierte Pydantic-Modell bereitstellen.

* `expose_headers` – Angabe der Responseheader, auf die der Browser zugreifen können soll. Standardmäßig `[]`.
* `max_age` – Legt eine maximale Zeit in Sekunden fest, die Browser CORS-Responses zwischenspeichern dürfen. Standardmäßig `600`.

Die Middleware antwortet auf zwei besondere Arten von HTTP-Requests ...

### CORS-Preflight-Requests { #cors-preflight-requests }

```Python
something(some_argument, some_keyword_argument="foo")
```

dann ist das ein „Callable“ (ein „Aufrufbares“).

## Klassen als Abhängigkeiten { #classes-as-dependencies_1 }

Möglicherweise stellen Sie fest, dass Sie zum Erstellen einer Instanz einer Python-Klasse die gleiche Syntax verwenden.

Zum Beispiel:

```Python
class Cat:
    def __init__(self, name: str):
        self.name = name

	res := make([]Value, len(e.Elements))
	if len(e.Elements) == 1 {
		// If length 1, treat as single value.
		return e.Elements[0].evalNode(r, tableAlias)
	}
	for i, elt := range e.Elements {
		v, err := elt.evalNode(r, tableAlias)
		if err != nil {
			return nil, err
		}
		res[i] = *v
	}
	return FromArray(res), nil
}

const floatCmpTolerance = 0.000001

Eine weitere wichtige Funktion, benötigt von APIs, ist die Datenvalidierung, welche sicherstellt, dass die Daten unter gegebenen Umständen gültig sind. Zum Beispiel, dass ein Feld ein `int` ist und kein zufälliger String. Das ist besonders nützlich für hereinkommende Daten.

Ohne ein Datenvalidierungssystem müssten Sie alle Prüfungen manuell im Code durchführen.

Der einzige Unterschied besteht darin, dass die `HTTPException` von **FastAPI** beliebige JSON-konvertierbare Daten für das `detail`-Feld akzeptiert, während die `HTTPException` von Starlette nur Strings dafür akzeptiert.

Sie können also weiterhin die `HTTPException` von **FastAPI** wie üblich in Ihrem Code auslösen.

Sie können auch eine Response deklarieren, die ein beliebiges `dict` zurückgibt, indem Sie nur die Typen der Schlüssel und Werte ohne ein Pydantic-Modell deklarieren.

Dies ist nützlich, wenn Sie die gültigen Feld-/Attributnamen nicht im Voraus kennen (die für ein Pydantic-Modell benötigt werden würden).

In diesem Fall können Sie `dict` verwenden:

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial005_py310.py hl[6] *}