Diese Rechnungen haben eine `id`, einen optionalen `title`, einen `customer` (Kunde) und ein `total` (Gesamtsumme).

Der Benutzer Ihrer API (ein externer Entwickler) erstellt mit einem POST-Request eine Rechnung in Ihrer API.

Dann wird Ihre API (beispielsweise):

* die Rechnung an einen Kunden des externen Entwicklers senden.
* das Geld einsammeln.

{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial001.py hl[18:26] *}

/// note | Technische Details

Ein `Request` hat ein `request.scope`-Attribut, welches einfach ein Python-`dict` ist, welches die mit dem Request verbundenen Metadaten enthält.

Ein `Request` hat auch ein `request.receive`, welches eine Funktion ist, die den Hauptteil des Requests empfängt.

Und dann ruft **FastAPI** diese Überschreibung anstelle der ursprünglichen Abhängigkeit auf.

{* ../../docs_src/dependency_testing/tutorial001_an_py310.py hl[26:27,30] *}

/// tip | Tipp

Sie können eine Überschreibung für eine Abhängigkeit festlegen, die an einer beliebigen Stelle in Ihrer **FastAPI**-Anwendung verwendet wird.

# Sicherheit – Erste Schritte

Stellen wir uns vor, dass Sie Ihre **Backend**-API auf einer Domain haben.

Und Sie haben ein **Frontend** auf einer anderen Domain oder in einem anderen Pfad derselben Domain (oder in einer mobilen Anwendung).

Und Sie möchten eine Möglichkeit haben, dass sich das Frontend mithilfe eines **Benutzernamens** und eines **Passworts** beim Backend authentisieren kann.

Wir können **OAuth2** verwenden, um das mit **FastAPI** zu erstellen.

Aber wenn wir das in der Zuweisung `response_model=PlaneItem | CarItem` machen, erhalten wir eine Fehlermeldung, da Python versucht, eine **ungültige Operation** zwischen `PlaneItem` und `CarItem` durchzuführen, statt es als Typannotation zu interpretieren.

## Listen von Modellen

Genauso können Sie eine Response deklarieren, die eine Liste von Objekten ist.

Verwenden Sie dafür Pythons Standard `typing.List` (oder nur `list` in Python 3.9 und darüber):

/// tip | Tipp

Das *Herunterfahren* würde erfolgen, wenn Sie die Anwendung **stoppen**.

Möglicherweise müssen Sie eine neue Version starten, oder Sie haben es einfach satt, sie auszuführen. 🤷

///

### Lifespan-Funktion

{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001.py hl[1,13] *}

**FastAPI** erstellt für Sie das Objekt vom Typ `BackgroundTasks` und übergibt es als diesen Parameter.

## Eine Taskfunktion erstellen

Erstellen Sie eine Funktion, die als Hintergrundtask ausgeführt werden soll.

Es handelt sich schlicht um eine Standard-Funktion, die Parameter empfangen kann.

Da wir zum Beispiel im `Image`-Modell ein Feld `url` haben, können wir deklarieren, dass das eine Instanz von Pydantics `HttpUrl` sein soll, anstelle eines `str`:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial005_py310.py hl[2,8] *}

Es wird getestet, ob der String eine gültige URL ist, und als solche wird er in JSON Schema / OpenAPI dokumentiert.

Sie können beispielsweise eine Response mit dem Statuscode `404` deklarieren, die ein Pydantic-Modell verwendet und über eine benutzerdefinierte Beschreibung (`description`) verfügt.

Und eine Response mit dem Statuscode `200`, die Ihr `response_model` verwendet, aber ein benutzerdefiniertes Beispiel (`example`) enthält:

{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial003.py hl[20:31] *}

Sie sind jedoch nicht auf die Verwendung von bestimmten Datenmodellen, Klassen, oder Typen beschränkt.

Möchten Sie eine `id` und eine `email` und keinen `username` in Ihrem Modell haben? Kein Problem. Sie können dieselben Tools verwenden.