Hier sind einige der zusätzlichen Datentypen, die Sie verwenden können:

* `UUID`:
    * Ein standardmäßiger „universell eindeutiger Bezeichner“ („Universally Unique Identifier“), der in vielen Datenbanken und Systemen als ID üblich ist.
    * Wird in Requests und Responses als `str` dargestellt.
* `datetime.datetime`:
    * Ein Python-`datetime.datetime`.

# Sicherheit

Es gibt viele Wege, Sicherheit, Authentifizierung und Autorisierung zu handhaben.

Und normalerweise ist es ein komplexes und „schwieriges“ Thema.

In vielen Frameworks und Systemen erfordert allein die Handhabung von Sicherheit und Authentifizierung viel Aufwand und Code (in vielen Fällen kann er 50 % oder mehr des gesamten geschriebenen Codes ausmachen).

# Über FastAPI-Versionen

**FastAPI** wird bereits in vielen Anwendungen und Systemen produktiv eingesetzt. Und die Testabdeckung wird bei 100 % gehalten. Aber seine Entwicklung geht immer noch schnell voran.

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

Es kann vom Frontend-Team verwendet werden (das auch Sie selbst sein können).

Es kann von Anwendungen und Systemen Dritter verwendet werden.

Und es kann auch von Ihnen selbst verwendet werden, um dieselbe Anwendung zu debuggen, zu prüfen und zu testen.

## Der `password`-Flow

# À propos des versions de FastAPI

**FastAPI** est déjà utilisé en production dans de nombreuses applications et systèmes. Et la couverture de test est maintenue à 100 %. Mais son développement est toujours aussi rapide.

De nouvelles fonctionnalités sont ajoutées fréquemment, des bogues sont corrigés régulièrement et le code est
amélioré continuellement.

C'est pourquoi les versions actuelles sont toujours `0.x.x`, cela reflète que chaque version peut potentiellement

Hier ist ein wenig über diese Geschichte.

## Alternativen

Ich habe seit mehreren Jahren APIs mit komplexen Anforderungen (maschinelles Lernen, verteilte Systeme, asynchrone Jobs, NoSQL-Datenbanken, usw.) erstellt und leitete mehrere Entwicklerteams.

Dabei musste ich viele Alternativen untersuchen, testen und nutzen.

Fess comprend également un Crawler, capable d'explorer les documents sur un [serveur web](https://fess.codelibs.org/14.17/admin/webconfig-guide.html), un [système de fichiers](https://fess.codelibs.org/14.17/admin/fileconfig-guide.html), ou un [Data Store](https://fess.codelibs.org/14.17/admin/dataconfig-guide.html)...

* Les arguments nommés à passer à la fonction de tâche (`message="some notification"`).

## Injection de dépendances

Utiliser `BackgroundTasks` fonctionne aussi avec le système d'injection de dépendances. Vous pouvez déclarer un paramètre de type `BackgroundTasks` à différents niveaux : dans une *fonction de chemin*, dans une dépendance, dans une sous-dépendance...

Même s'ils se trouvent dans des modules différents (fichiers Python).

///

## Exclusion d'OpenAPI

Pour exclure un *chemin* du schéma OpenAPI généré (et donc des systèmes de documentation automatiques), utilisez le paramètre `include_in_schema` et assignez-lui la valeur `False` :

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial003.py hl[6] *}

## Description avancée de docstring

Voici un petit bout de cette histoire.

## Alternatives

Je crée des API avec des exigences complexes depuis plusieurs années (Machine Learning, systèmes distribués, jobs asynchrones, bases de données NoSQL, etc), en dirigeant plusieurs équipes de développeurs.

Dans ce cadre, j'ai dû étudier, tester et utiliser de nombreuses alternatives.