```

////

Die Funktionsparameter werden wie folgt erkannt:

* Wenn der Parameter auch im **Pfad** deklariert wurde, wird er als Pfad-Parameter interpretiert.
* Wenn der Parameter ein **einfacher Typ** ist (wie `int`, `float`, `str`, `bool`, usw.), wird er als **Query**-Parameter interpretiert.
* Wenn der Parameter vom Typ eines **Pydantic-Modells** ist, wird er als Request**body** interpretiert.

/// note | "Hinweis"

```

////

Obwohl Sie `Depends` in den Parametern Ihrer Funktion genauso verwenden wie `Body`, `Query`, usw., funktioniert `Depends` etwas anders.

Sie übergeben `Depends` nur einen einzigen Parameter.

Dieser Parameter muss so etwas wie eine Funktion sein.

Sie **rufen diese nicht direkt auf** (fügen Sie am Ende keine Klammern hinzu), sondern übergeben sie einfach als Parameter an `Depends()`.

* <abbr title="auch bekannt als: Serialisierung, Parsen, Marshalling">Konvertierung</abbr> von Eingabedaten: Aus dem Netzwerk kommend, zu Python-Daten und -Typen. Lesen von:
    * JSON.
    * Pfad-Parametern.
    * Abfrage-Parametern.
    * Cookies.
    * Header-Feldern.
    * Formularen.
    * Dateien.

```

### Eine `list`e mit einem Typ-Parameter deklarieren

Um Typen wie `list`, `dict`, `tuple` mit inneren Typ-Parametern (inneren Typen) zu deklarieren:

* Wenn Sie eine Python-Version kleiner als 3.9 verwenden, importieren Sie das Äquivalent zum entsprechenden Typ vom `typing`-Modul
* Überreichen Sie den/die inneren Typ(en) von eckigen Klammern umschlossen, `[` und `]`, als „Typ-Parameter“

In Python 3.9 wäre das:

```Python

}
```

Wiederum wird es die Daten konvertieren, validieren, dokumentieren, usw.

## Mehrere Body-Parameter und Query-Parameter

Natürlich können Sie auch, wann immer Sie das brauchen, weitere Query-Parameter hinzufügen, zusätzlich zu den Body-Parametern.

Da einfache Werte standardmäßig als Query-Parameter interpretiert werden, müssen Sie `Query` nicht explizit hinzufügen, Sie können einfach schreiben:

```Python

- Fixed a bug in ValidatingAdmissionPolicy that caused policies which were using CRD parameters to fail to synchronize ([#123003](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/123003), [@alexzielenski](https://github.com/alexzielenski)) [SIG API Machinery and Testing]

////

In diesem Fall ist dieses `__call__` das, was **FastAPI** verwendet, um nach zusätzlichen Parametern und Unterabhängigkeiten zu suchen, und das ist es auch, was später aufgerufen wird, um einen Wert an den Parameter in Ihrer *Pfadoperation-Funktion* zu übergeben.

## Die Instanz parametrisieren

Und jetzt können wir `__init__` verwenden, um die Parameter der Instanz zu deklarieren, die wir zum `Parametrisieren` der Abhängigkeit verwenden können:

Dieser Teil ist ziemlich normal, der größte Teil des Codes ist Ihnen wahrscheinlich bereits bekannt:

```Python hl_lines="9-13  36-53"
{!../../docs_src/openapi_callbacks/tutorial001.py!}
```

/// tip | "Tipp"

# Body – Felder

So wie Sie zusätzliche Validation und Metadaten in Parametern der **Pfadoperation-Funktion** mittels `Query`, `Path` und `Body` deklarieren, können Sie auch innerhalb von Pydantic-Modellen zusätzliche Validation und Metadaten deklarieren, mittels Pydantics `Field`.

## `Field` importieren

Importieren Sie es zuerst:

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="4"
{!> ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py!}
```

* Fixed pod cleanup when /var/lib/kubelet is a symlink. ([#68741](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/68741), [@jsafrane](https://github.com/jsafrane))
* Add "only_cpu_and_memory" GET parameter to /stats/summary http handler in kubelet. If parameter is true then only cpu and memory will be present in response. ([#67829](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/67829), [@krzysztof-jastrzebski](https://github.com/krzysztof-jastrzebski))