!!! tip "Tipp"
    Die nächsten Abschnitte sind **nicht unbedingt „fortgeschritten“**.

    Und es ist möglich, dass für Ihren Anwendungsfall die Lösung in einem davon liegt.

## Lesen Sie zuerst das Tutorial

Sie können immer noch die meisten Funktionen in **FastAPI** mit den Kenntnissen aus dem Haupt-[Tutorial – Benutzerhandbuch](../tutorial/index.md){.internal-link target=_blank} nutzen.

Es werden regelmäßig neue Funktionen hinzugefügt, Fehler werden regelmäßig behoben und der Code wird weiterhin kontinuierlich verbessert.

Und beim Auflösen der Abhängigkeit ruft **FastAPI** diesen `checker` wie folgt auf:

```Python
checker(q="somequery")
```

... und übergibt, was immer das als Wert dieser Abhängigkeit in unserer *Pfadoperation-Funktion* zurückgibt, als den Parameter `fixed_content_included`:

=== "Python 3.9+"

    ```Python hl_lines="22"

    !!! tip "Tipp"
        Bevorzugen Sie die `Annotated`-Version, falls möglich.

    ```Python hl_lines="10"
    {!> ../../../docs_src/security/tutorial001.py!}
    ```

Aber das ist immer noch nicht so nützlich.

Lassen wir es uns den aktuellen Benutzer überreichen.

## Ein Benutzermodell erstellen

Erstellen wir zunächst ein Pydantic-Benutzermodell.

    Dieses Beispiel ist jedoch immer noch gültig und zeigt, wie mit den internen Komponenten interagiert wird.

Wir können denselben Ansatz auch verwenden, um in einem Exceptionhandler auf den Requestbody zuzugreifen.

## 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.

Ein **Request**body sind Daten, die vom Client zu Ihrer API gesendet werden. Ein **Response**body (Deutsch: Antwortkörper) sind Daten, die Ihre API zum Client sendet.

Ihre API sendet fast immer einen **Response**body. Aber Clients senden nicht unbedingt immer **Request**bodys (sondern nur Metadaten).

Sie können einen Projektgenerator für den Einstieg verwenden, welcher einen Großteil der Ersteinrichtung, Sicherheit, Datenbank und einige API-Endpunkte bereits für Sie erstellt.

Ein Projektgenerator verfügt immer über ein sehr spezifisches Setup, das Sie aktualisieren und an Ihre eigenen Bedürfnisse anpassen sollten, aber es könnte ein guter Ausgangspunkt für Ihr Projekt sein.

## Full Stack FastAPI PostgreSQL

## HTTPX

Auch wenn Ihre **FastAPI**-Anwendung normale `def`-Funktionen anstelle von `async def` verwendet, handelt es sich darunter immer noch um eine `async`hrone Anwendung.

### Tags mittels Enumeration

Wenn Sie eine große Anwendung haben, können sich am Ende **viele Tags** anhäufen, und Sie möchten sicherstellen, dass Sie für verwandte *Pfadoperationen* immer den **gleichen Tag** nehmen.

In diesem Fall macht es Sinn, die Tags in einem `Enum` zu speichern.

**FastAPI** unterstützt diese genauso wie einfache Strings:

```Python hl_lines="1  8-10  13  18"