Erstellen wir eine Abhängigkeit `get_current_user`.

Erinnern Sie sich, dass Abhängigkeiten Unterabhängigkeiten haben können?

`get_current_user` wird seinerseits von `oauth2_scheme` abhängen, das wir zuvor erstellt haben.

So wie wir es zuvor in der *Pfadoperation* direkt gemacht haben, erhält unsere neue Abhängigkeit `get_current_user` von der Unterabhängigkeit `oauth2_scheme` einen `token` vom Typ `str`:

Im vorherigen Beispiel haben wir ein <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">`dict`</abbr> von unserer Abhängigkeit („Dependable“) zurückgegeben:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}

Aber dann haben wir ein `dict` im Parameter `commons` der *Pfadoperation-Funktion*.

Um alle Optionen kennenzulernen, die Sie haben, schauen Sie sich <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/" class="external-link" target="_blank">Pydantics Typübersicht</a> an. Sie werden einige Beispiele im nächsten Kapitel kennenlernen.

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

# Zusätzliche Datentypen { #extra-data-types }

Bisher haben Sie gängige Datentypen verwendet, wie zum Beispiel:

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

Sie können aber auch komplexere Datentypen verwenden.

Und Sie haben immer noch dieselbe Funktionalität wie bisher gesehen:

* Großartige Editor-Unterstützung.
* Datenkonvertierung bei eingehenden <abbr title="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Requests</abbr>.

* Datenvalidierung
* Automatische Dokumentation

## Defaultwerte { #defaults }

Da Query-Parameter kein fester Teil eines Pfades sind, können sie optional sein und Defaultwerte haben.

Im obigen Beispiel haben sie die Defaultwerte `skip=0` und `limit=10`.

Wenn Sie also zur URL:

```
http://127.0.0.1:8000/items/
```

gehen, so ist das das gleiche wie die URL:

```

Im Anschluss an das vorherige Beispiel ist es üblich, mehr als ein zusammenhängendes Modell zu haben.

Dies gilt insbesondere für Benutzermodelle, denn:

* Das **Eingabemodell** muss ein Passwort enthalten können.
* Das **Ausgabemodell** sollte kein Passwort haben.
* Das **Datenbankmodell** müsste wahrscheinlich ein gehashtes Passwort haben.

/// danger | Gefahr

# Unterabhängigkeiten { #sub-dependencies }

Sie können Abhängigkeiten erstellen, die **Unterabhängigkeiten** haben.

Diese können so **tief** verschachtelt sein, wie nötig.

**FastAPI** kümmert sich darum, sie aufzulösen.

## Erste Abhängigkeit, „Dependable“ { #first-dependency-dependable }

Sie könnten eine erste Abhängigkeit („Dependable“) wie folgt erstellen:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[8:9] *}

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial003_py39.py hl[7] *}

### Besser mit `Annotated` { #better-with-annotated }

Bedenken Sie, dass Sie, wenn Sie `Annotated` verwenden, da Sie keine Funktionsparameter-Defaultwerte verwenden, dieses Problem nicht haben werden und wahrscheinlich nicht `*` verwenden müssen.

Sehen wir uns an, wie das funktioniert und wie Sie es bei Bedarf ändern können.

## Pydantic-Modelle für Eingabe und Ausgabe { #pydantic-models-for-input-and-output }

Nehmen wir an, Sie haben ein Pydantic-Modell mit Defaultwerten wie dieses:

///

## Tests separieren { #separating-tests }

In einer echten Anwendung würden Sie Ihre Tests wahrscheinlich in einer anderen Datei haben.

Und Ihre **FastAPI**-Anwendung könnte auch aus mehreren Dateien/Modulen, usw. bestehen.

### **FastAPI** Anwendungsdatei { #fastapi-app-file }

Nehmen wir an, Sie haben eine Dateistruktur wie in [Größere Anwendungen](bigger-applications.md){.internal-link target=_blank} beschrieben:

```
.
├── app