Das können wir besser machen.

Wir deklarieren ein `UserBase`-Modell, das als Basis für unsere anderen Modelle dient. Dann können wir Unterklassen erstellen, die seine Attribute (Typdeklarationen, Validierungen, usw.) erben.

Die ganze Datenkonvertierung, -validierung, -dokumentation, usw. wird immer noch wie gehabt funktionieren.

Alle Abhängigkeiten, die wir bisher gesehen haben, waren festgelegte Funktionen oder Klassen.

Es kann jedoch Fälle geben, in denen Sie Parameter für eine Abhängigkeit festlegen möchten, ohne viele verschiedene Funktionen oder Klassen zu deklarieren.

Stellen wir uns vor, wir möchten eine Abhängigkeit haben, die prüft, ob ein Query-Parameter `q` einen vordefinierten Inhalt hat.

Dieser Code wird nicht in Ihrer Anwendung ausgeführt, wir benötigen ihn nur, um zu *dokumentieren*, wie diese *externe API* aussehen soll.

Sie wissen jedoch bereits, wie Sie mit **FastAPI** ganz einfach eine automatische Dokumentation für eine API erstellen.

Schauen wir uns an, wie wir das machen können.

## pytest.mark.anyio

Wenn wir in unseren Tests asynchrone Funktionen aufrufen möchten, müssen unsere Testfunktionen asynchron sein. AnyIO stellt hierfür ein nettes Plugin zur Verfügung, mit dem wir festlegen können, dass einige Testfunktionen asynchron aufgerufen werden sollen.

## HTTPX

///

Obwohl wir nicht die standardmäßig integrierte Funktionalität verwenden, verwenden wir dennoch ein Pydantic-Modell, um das JSON-Schema für die Daten, die wir in YAML empfangen möchten, manuell zu generieren.

Als Nächstes erstellen wir eine benutzerdefinierte Unterklasse von `fastapi.routing.APIRoute`, welche `GzipRequest` nutzt.

Dieses Mal wird die Methode `APIRoute.get_route_handler()` überschrieben.

Diese Methode gibt eine Funktion zurück. Und diese Funktion empfängt einen Request und gibt eine Response zurück.

Hier verwenden wir sie, um aus dem ursprünglichen Request einen `GzipRequest` zu erstellen.

{!> ../../docs_src/security/tutorial001.py!}
```

////

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:

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="5  12-16"

* Sie deklariert außerdem ein optionales `last_query`-Cookie, ein `str`.
    * Wenn der Benutzer keine Query `q` übermittelt hat, verwenden wir die zuletzt übermittelte Query, die wir zuvor in einem Cookie gespeichert haben.

## Die Abhängigkeit verwenden

Diese Abhängigkeit verwenden wir nun wie folgt:

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="23"
{!> ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py!}
```

Beginnen wir mit einem Beispiel und sehen es uns dann im Detail an.

Wir erstellen eine asynchrone Funktion `lifespan()` mit `yield` wie folgt:

```Python hl_lines="16  19"
{!../../docs_src/events/tutorial003.py!}
```

Zum Beispiel:

```Python hl_lines="6  11"
{!../../docs_src/conditional_openapi/tutorial001.py!}
```

Hier deklarieren wir die Einstellung `openapi_url` mit dem gleichen Defaultwert `"/openapi.json"`.

Und dann verwenden wir das beim Erstellen der `FastAPI`-App.