full_name = user_dict["full_name"],
    hashed_password = hashed_password,
)
```

/// warning | Achtung

Die unterstützenden zusätzlichen Funktionen `fake_password_hasher` und `fake_save_user` dienen nur zur Demo eines möglichen Datenflusses, bieten jedoch natürlich keine echte Sicherheit.

///

## Verdopplung vermeiden { #reduce-duplication }

* `@app.trace()`

/// tip | Tipp

Es steht Ihnen frei, jede Operation (HTTP-Methode) so zu verwenden, wie Sie es möchten.

**FastAPI** erzwingt keine bestimmte Bedeutung.

Die hier aufgeführten Informationen dienen als Leitfaden und sind nicht verbindlich.

Wenn Sie beispielsweise GraphQL verwenden, führen Sie normalerweise alle Aktionen nur mit „POST“-Operationen durch.

///

{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[48:55] hl[51:52,54] *}

### Einen Helden lesen { #read-one-hero }

Wir können einen einzelnen `Hero` **lesen**.

{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[58:63] hl[60] *}

### Einen Helden löschen { #delete-a-hero }

Wir können auch einen `Hero` **löschen**.

{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[66:73] hl[71] *}

///

## Einen einzelnen Body-Parameter einbetten { #embed-a-single-body-parameter }

Nehmen wir an, Sie haben nur einen einzelnen `item`-Body-Parameter von einem Pydantic-Modell `Item`.

Standardmäßig wird **FastAPI** dann seinen Body direkt erwarten.

## Die Reihenfolge ist wichtig { #order-matters }

Wenn Sie *Pfadoperationen* erstellen, haben Sie manchmal einen fixen Pfad.

Etwa `/users/me`, um Daten über den aktuellen Benutzer zu erhalten.

Und Sie haben auch einen Pfad `/users/{user_id}`, um Daten über einen spezifischen Benutzer zu erhalten, mittels einer Benutzer-ID.

Oder die Abhängigkeit gibt keinen Wert zurück.

Aber Sie müssen sie trotzdem ausführen/auflösen.

In diesen Fällen können Sie, anstatt einen Parameter der *Pfadoperation-Funktion* mit `Depends` zu deklarieren, eine `list`e von `dependencies` zum *Pfadoperation-Dekorator* hinzufügen.

Zum Beispiel könnten Sie einen Abschnitt für **Items (Artikel)** und einen weiteren Abschnitt für **Users (Benutzer)** haben, und diese könnten durch Tags getrennt sein:

{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial002_py39.py hl[21,26,34] *}

### Einen TypeScript-Client mit Tags generieren { #generate-a-typescript-client-with-tags }

Da `Annotated` mehr als eine Metadaten-Annotation haben kann, könnten Sie dieselbe Funktion sogar mit anderen Tools verwenden, wie z. B. <a href="https://typer.tiangolo.com/" class="external-link" target="_blank">Typer</a>. 🚀

## Mehr Validierungen hinzufügen { #add-more-validations }

Sie können auch einen `min_length`-Parameter hinzufügen:

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.

## Einen `Response`-Parameter verwenden { #use-a-response-parameter }

Sie können einen Parameter vom Typ `Response` in Ihrer *Pfadoperation-Funktion* deklarieren (wie Sie es auch für Cookies und Header tun können).

Es gibt mehrere Möglichkeiten, dies zu tun, abhängig von Ihrem spezifischen Anwendungsfall und den von Ihnen verwendeten Tools.

Sie könnten mithilfe einer Kombination von Tools selbst **einen Server deployen**, Sie könnten einen **Cloud-Dienst** nutzen, der einen Teil der Arbeit für Sie erledigt, oder andere mögliche Optionen.