Sie könnten also Pydantic auf die neueste Version 2 aktualisieren und die Importe so ändern, dass das Untermodul `pydantic.v1` verwendet wird, und in vielen Fällen würde es einfach funktionieren.

{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial002_an_py310.py hl[2,5,15] *}

/// warning | Achtung

    * Ein Beispiel ist `404`, für eine „Not Found“-Response („Nicht gefunden“).
    * Für allgemeine Fehler beim Client können Sie einfach `400` verwenden.
* `500 - 599` stehen für Server-Fehler. Diese verwenden Sie fast nie direkt. Wenn in Ihrem Anwendungscode oder Server etwas schiefgeht, wird automatisch einer dieser Fehler-Statuscodes zurückgegeben.

/// tip | Tipp

In einigen Fällen müssen Sie möglicherweise immer noch Pydantics Version von `dataclasses` verwenden. Zum Beispiel, wenn Sie Fehler in der automatisch generierten API-Dokumentation haben.

In diesem Fall können Sie einfach die Standard-`dataclasses` durch `pydantic.dataclasses` ersetzen, was einen direkten Ersatz darstellt:

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial003_py310.py hl[1,4,7:10,13:16,22:24,27] *}

Wenn Sie jedoch über dieselbe **FastAPI**-App auf Variablen und Objekte zugreifen oder kleine Hintergrundtasks ausführen müssen (z. B. das Senden einer E-Mail-Benachrichtigung), können Sie einfach `BackgroundTasks` verwenden.

## Zusammenfassung { #recap }

Wie auch bei der Deklaration von Query-Parametern gilt: Wenn ein Modellattribut einen Defaultwert hat, ist das Attribut nicht erforderlich. Andernfalls ist es erforderlich. Verwenden Sie `None`, um es einfach optional zu machen.

```

////

... keine besondere Bedeutung für **FastAPI**. FastAPI verwendet es nicht für die Datenkonvertierung, -validierung, usw. (da es dafür `Depends(CommonQueryParams)` verwendet).

Sie könnten tatsächlich einfach schreiben:

//// tab | Python 3.9+

```Python
commons: Annotated[Any, Depends(CommonQueryParams)]
```

////

//// tab | Python 3.9+ nicht annotiert

/// tip | Tipp

etwa «Pydantic-Modell» (aber: «Datenbankmodell»), «Python-Modul» (aber: «Standardmodul»). Ich setze auch einen Bindestrich, wenn er die gleichen Buchstaben verbindet, etwa «Enum-Member», «Cloud-Dienst», «Template-Engine». Oder wenn das Wort sonst einfach zu lang wird, etwa, «Performance-Optimierung». Oder um etwas visuell besser zu dokumentieren, etwa «Pfadoperation-Dekorator»,  «Pfadoperation-Funktion».


### German instructions about difficult to translate technical terms (written...

Das Wort „**Server**“ wird häufig verwendet, um sowohl den entfernten/Cloud-Computer (die physische oder virtuelle Maschine) als auch das Programm zu bezeichnen, das auf dieser Maschine läuft (z. B. Uvicorn).

Denken Sie einfach daran, dass sich „Server“ im Allgemeinen auf eines dieser beiden Dinge beziehen kann.

```Python
say_hi(name=None)  # Das funktioniert, None ist gültig 🎉
```

Die gute Nachricht ist, dass Sie sich darüber keine Sorgen mehr machen müssen, wenn Sie Python 3.10 verwenden, da Sie einfach `|` verwenden können, um Vereinigungen von Typen zu definieren:

{* ../../docs_src/python_types/tutorial009c_py310.py hl[1,4] *}

Und dann müssen Sie sich nicht mehr um Namen wie `Optional` und `Union` kümmern. 😎

Und dann könnten Sie diesen JWT-Token einem Benutzer (oder Bot) geben und dieser könnte ihn verwenden, um diese Aktionen auszuführen (das Auto fahren oder den Blog-Beitrag bearbeiten), ohne dass er überhaupt ein Konto haben müsste, einfach mit dem JWT-Token, den Ihre API dafür generiert hat.

Mit diesen Ideen kann JWT für weitaus anspruchsvollere Szenarien verwendet werden.