Und mit allen gleichzeitig kompatibel sein.

Erstellen Sie eine Hilfsfunktion, um ein vom Benutzer stammendes Passwort zu hashen.

Und eine weitere, um zu überprüfen, ob ein empfangenes Passwort mit dem gespeicherten Hash übereinstimmt.

Und noch eine, um einen Benutzer zu authentifizieren und zurückzugeben.

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="7  48  55-56  59-60  69-75"

Eine der von API-Systemen benötigen Hauptfunktionen ist die Daten-„<abbr title="Auch „Marshalling“, „Konvertierung“ genannt">Serialisierung</abbr>“, welche Daten aus dem Code (Python) entnimmt und in etwas umwandelt, was durch das Netzwerk gesendet werden kann. Beispielsweise das Konvertieren eines Objekts, welches Daten aus einer Datenbank enthält, in ein JSON-Objekt. Konvertieren von `datetime`-Objekten in Strings, usw.

Das Endergebnis ist, dass die Pfade für diese Artikel jetzt wie folgt lauten:

* `/items/`
* `/items/{item_id}`

... wie wir es beabsichtigt hatten.

* Sie werden mit einer Liste von Tags gekennzeichnet, die einen einzelnen String `"items"` enthält.

Import the `Response` class (sub-class) you want to use and declare it in the *path operation decorator*.

For large responses, returning a `Response` directly is much faster than returning a dictionary.

Fügen Sie dem ersten Pull Request beide Dateien `docs/ht/mkdocs.yml` und `docs/ht/index.md` bei. 🎉

#### Vorschau des Ergebnisses

Wie bereits oben erwähnt, können Sie `./scripts/docs.py` mit dem Befehl `live` verwenden, um eine Vorschau der Ergebnisse anzuzeigen (oder `mkdocs serve`).

    ```

### Das Passwort überprüfen

Zu diesem Zeitpunkt liegen uns die Benutzerdaten aus unserer Datenbank vor, das Passwort haben wir jedoch noch nicht überprüft.

Lassen Sie uns diese Daten zunächst in das Pydantic-Modell `UserInDB` einfügen.

Sie sollten niemals Klartext-Passwörter speichern, daher verwenden wir ein (gefaktes) Passwort-Hashing-System.

#### Technische Details zu `lru_cache`

Still, in both situations, chances are that **FastAPI** will [still be faster](index.md#performance){.internal-link target=_blank} than (or at least comparable to) your previous framework.

### Dependencies

Das bedeutet auch, dass, wenn sich etwas ändert, dies automatisch im Client-Code **reflektiert** wird. Und wenn Sie den Client **erstellen**, kommt es zu einer Fehlermeldung, wenn die verwendeten Daten **nicht übereinstimmen**.

# Klassen als Abhängigkeiten

Bevor wir tiefer in das **Dependency Injection** System eintauchen, lassen Sie uns das vorherige Beispiel verbessern.

## Ein `dict` aus dem vorherigen Beispiel

Im vorherigen Beispiel haben wir ein `dict` von unserer Abhängigkeit („Dependable“) zurückgegeben:

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="9"
    {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py!}
    ```

=== "Python 3.9+"