{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py39.py hl[12] *}

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.

So wie wir Pydantic zum Deklarieren von Bodys verwenden, können wir es auch überall sonst verwenden:

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

Diese deklariert einen optionalen Abfrageparameter `q` vom Typ `str` und gibt ihn dann einfach zurück.

Das ist recht einfach (nicht sehr nützlich), hilft uns aber dabei, uns auf die Funktionsweise der Unterabhängigkeiten zu konzentrieren.

## Zweite Abhängigkeit, „Dependable“ und „Dependant“

Aber ersparen wir Ihnen die Zeit, die gesamte lange Spezifikation zu lesen, nur um die kleinen Informationen zu finden, die Sie benötigen.

Lassen Sie uns die von **FastAPI** bereitgestellten Tools verwenden, um Sicherheit zu gewährleisten.

## Wie es aussieht

Lassen Sie uns zunächst einfach den Code verwenden und sehen, wie er funktioniert, und dann kommen wir zurück, um zu verstehen, was passiert.

## `main.py` erstellen

Stellen wir uns vor, Sie verfügen über einige **Modelle für maschinelles Lernen**, die Sie zur Bearbeitung von Requests verwenden möchten. 🤖

Die gleichen Modelle werden von den Requests gemeinsam genutzt, es handelt sich also nicht um ein Modell pro Request, pro Benutzer, oder ähnliches.

## Eine Anwendung mit Callbacks

Sehen wir uns das alles anhand eines Beispiels an.

Stellen Sie sich vor, Sie entwickeln eine Anwendung, mit der Sie Rechnungen erstellen können.

quer
se
seja
sem
sendo
seu
seus
sob
sobre
sua
suas
tal
tambem
teu
teus
toda
todas
todo
todos
tua
tuas
tudo
um
uma
umas

sou
t'ha
t'han
t'he
ta
tal
també
tampoc
tan
tant
tanta
tantes
teu
teus
teva
teves
ton
tons
tot
tota
totes
tots
un
una
unes
uns
us
va
vaig
vam
van
vas
veu
vosaltres
vostra
vostre

Zum Beispiel, wenn Sie es in einer Datenbank speichern möchten.

Dafür bietet **FastAPI** eine Funktion `jsonable_encoder()`.

## `jsonable_encoder` verwenden

Stellen wir uns vor, Sie haben eine Datenbank `fake_db`, die nur JSON-kompatible Daten entgegennimmt.

Sie akzeptiert zum Beispiel keine `datetime`-Objekte, da die nicht kompatibel mit JSON sind.

seinem
seinen
seiner
seines
selbst
sich
sie
ihnen
sind
so
solche
solchem
solchen
solcher
solches
soll
sollte
sondern
sonst
über
um
und
uns
unse
unsem
unsen
unser
unses
unter
viel
vom
von
vor
während
war
waren
warst
was
weg
weil
weiter
welche
welchem
welchen
welcher

ser
seu
seus
sexa
sido
sobre
súa
súas
tamén
tan
te
ten
teñen
teño
ter
teu
teus
ti
tido
tiña
tiven
túa
túas
un
unha
unhas
uns
vos
vosa
vosas
voso
vosos