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docs/de/docs/advanced/dataclasses.md

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+# Verwendung von Datenklassen
+
+FastAPI basiert auf **Pydantic** und ich habe Ihnen gezeigt, wie Sie Pydantic-Modelle verwenden können, um Requests und Responses zu deklarieren.
+
+Aber FastAPI unterstützt auf die gleiche Weise auch die Verwendung von <a href="https://docs.python.org/3/library/dataclasses.html" class="external-link" target="_blank">`dataclasses`</a>:
+
+```Python hl_lines="1  7-12  19-20"
+{!../../../docs_src/dataclasses/tutorial001.py!}
+```
+
+Das ist dank **Pydantic** ebenfalls möglich, da es <a href="https://pydantic-docs.helpmanual.io/usage/dataclasses/#use-of-stdlib-dataclasses-with-basemodel" class="external-link" target="_blank">`dataclasses` intern unterstützt</a>.
+
+Auch wenn im obige Code Pydantic nicht explizit vorkommt, verwendet FastAPI Pydantic, um diese Standard-Datenklassen in Pydantics eigene Variante von Datenklassen zu konvertieren.
+
+Und natürlich wird das gleiche unterstützt:
+
+* Validierung der Daten
+* Serialisierung der Daten
+* Dokumentation der Daten, usw.
+
+Das funktioniert genauso wie mit Pydantic-Modellen. Und tatsächlich wird es unter der Haube mittels Pydantic auf die gleiche Weise bewerkstelligt.
+
+!!! info
+    Bedenken Sie, dass Datenklassen nicht alles können, was Pydantic-Modelle können.
+
+    Daher müssen Sie möglicherweise weiterhin Pydantic-Modelle verwenden.
+
+    Wenn Sie jedoch eine Menge Datenklassen herumliegen haben, ist dies ein guter Trick, um sie für eine Web-API mithilfe von FastAPI zu verwenden. 🤓
+
+## Datenklassen als `response_model`
+
+Sie können `dataclasses` auch im Parameter `response_model` verwenden:
+
+```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
+
+Sie können `dataclasses` auch mit anderen Typannotationen kombinieren, um verschachtelte Datenstrukturen zu erstellen.
+
+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:
+
+```{ .python .annotate hl_lines="1  5  8-11  14-17  23-25  28" }
+{!../../../docs_src/dataclasses/tutorial003.py!}
+```
+
+1. Wir importieren `field` weiterhin von Standard-`dataclasses`.
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+2. `pydantic.dataclasses` ist ein direkter Ersatz für `dataclasses`.
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+3. Die Datenklasse `Author` enthält eine Liste von `Item`-Datenklassen.
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+4. Die Datenklasse `Author` wird im `response_model`-Parameter verwendet.
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+5. Sie können andere Standard-Typannotationen mit Datenklassen als Requestbody verwenden.
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+    In diesem Fall handelt es sich um eine Liste von `Item`-Datenklassen.
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+6. Hier geben wir ein Dictionary zurück, das `items` enthält, welches eine Liste von Datenklassen ist.
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+    FastAPI ist weiterhin in der Lage, die Daten nach JSON zu <abbr title="Konvertieren der Daten in ein übertragbares Format">serialisieren</abbr>.
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+7. Hier verwendet das `response_model` als Typannotation eine Liste von `Author`-Datenklassen.
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+    Auch hier können Sie `dataclasses` mit Standard-Typannotationen kombinieren.
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+8. Beachten Sie, dass diese *Pfadoperation-Funktion* reguläres `def` anstelle von `async def` verwendet.
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+    Wie immer können Sie in FastAPI `def` und `async def` beliebig kombinieren.
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+    Wenn Sie eine Auffrischung darüber benötigen, wann welche Anwendung sinnvoll ist, lesen Sie den Abschnitt „In Eile?“ in der Dokumentation zu [`async` und `await`](../async.md#in-eile){.internal-link target=_blank}.
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+9. Diese *Pfadoperation-Funktion* gibt keine Datenklassen zurück (obwohl dies möglich wäre), sondern eine Liste von Dictionarys mit internen Daten.
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+    FastAPI verwendet den Parameter `response_model` (der Datenklassen enthält), um die Response zu konvertieren.
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+Sie können `dataclasses` mit anderen Typannotationen auf vielfältige Weise kombinieren, um komplexe Datenstrukturen zu bilden.
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+Weitere Einzelheiten finden Sie in den Bemerkungen im Quellcode oben.
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+## Mehr erfahren
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+Sie können `dataclasses` auch mit anderen Pydantic-Modellen kombinieren, von ihnen erben, sie in Ihre eigenen Modelle einbinden, usw.
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+Weitere Informationen finden Sie in der <a href="https://pydantic-docs.helpmanual.io/usage/dataclasses/" class="external-link" target="_blank">Pydantic-Dokumentation zu Datenklassen</a>.
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+## Version
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+Dies ist verfügbar seit FastAPI-Version `0.67.0`. 🔖