In diesem Fall möchten Sie möglicherweise dokumentieren, wie diese externe API aussehen *sollte*. Welche *Pfadoperation* sie haben sollte, welchen Body sie erwarten sollte, welche Response sie zurückgeben sollte, usw.

## Eine Anwendung mit Callbacks

Sehen wir uns das alles anhand eines Beispiels an.

Fahren wir beim letzten Beispiel fort. Es gibt normalerweise mehrere zusammengehörende Modelle.

Insbesondere Benutzermodelle, denn:

* Das **hereinkommende Modell** sollte ein Passwort haben können.
* Das **herausgehende Modell** sollte kein Passwort haben.

# Handbuch für fortgeschrittene Benutzer

## Zusatzfunktionen

Das Haupt-[Tutorial – Benutzerhandbuch](../tutorial/index.md){.internal-link target=_blank} sollte ausreichen, um Ihnen einen Überblick über alle Hauptfunktionen von **FastAPI** zu geben.

In den nächsten Abschnitten sehen Sie weitere Optionen, Konfigurationen und zusätzliche Funktionen.

/// tip | "Tipp"

Die nächsten Abschnitte sind **nicht unbedingt „fortgeschritten“**.

nichts
noch
nun
nur
ob
oder
ohne
sehr
sein
seine
seinem
seinen
seiner
seines
selbst
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solchem
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von
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Es war beispielsweise klar, dass es idealerweise auf Standard-Python-Typhinweisen basieren sollte.

Der beste Ansatz bestand außerdem darin, bereits bestehende Standards zu nutzen.

## Über Sicherheit, APIs und Dokumentation

Das Verstecken Ihrer Dokumentationsoberflächen in der Produktion *sollte nicht* die Methode sein, Ihre API zu schützen.

Dadurch wird Ihrer API keine zusätzliche Sicherheit hinzugefügt, die *Pfadoperationen* sind weiterhin dort verfügbar, wo sie sich befinden.

## `dependencies` zum *Pfadoperation-Dekorator* hinzufügen

Der *Pfadoperation-Dekorator* erhält ein optionales Argument `dependencies`.

Es sollte eine `list`e von `Depends()` sein:

//// tab | Python 3.9+

```Python hl_lines="19"
{!> ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py39.py!}
```

////

//// tab | Python 3.8+

Es steht Ihnen weiterhin frei, den Couchbase-basierten Generator zu verwenden, wenn Sie möchten. Er sollte wahrscheinlich immer noch gut funktionieren, und wenn Sie bereits ein Projekt damit erstellt haben, ist das auch in Ordnung (und Sie haben es wahrscheinlich bereits an Ihre Bedürfnisse angepasst).

In Pydantic v1 hieß diese Methode `.dict()`, in Pydantic v2 wurde sie deprecated (aber immer noch unterstützt) und in `.model_dump()` umbenannt.

Die Beispiele hier verwenden `.dict()` für die Kompatibilität mit Pydantic v1, Sie sollten jedoch stattdessen `.model_dump()` verwenden, wenn Sie Pydantic v2 verwenden können.

///

Das wird ein `dict` erstellen, mit nur den Daten, die gesetzt wurden als das `item`-Modell erstellt wurde, Defaultwerte ausgeschlossen.

Sie müssen also sicherstellen, dass Ihre Daten vom richtigen Typ sind. Z. B. sollten diese mit JSON kompatibel sein, wenn Sie eine `JSONResponse` zurückgeben.

Und auch, dass Sie keine Daten senden, die durch ein `response_model` hätten gefiltert werden sollen.

///

### Mehr Informationen

/// note | "Technische Details"