## Benutzerdefinierte Operation-IDs und bessere Methodennamen

Sie können die Art und Weise, wie diese Operation-IDs **generiert** werden, **ändern**, um sie einfacher zu machen und **einfachere Methodennamen** in den Clients zu haben.

In diesem Fall müssen Sie auf andere Weise sicherstellen, dass jede Operation-ID **eindeutig** ist.

Aber er ist signiert. Wenn Sie also einen von Ihnen gesendeten Token zurückerhalten, können Sie überprüfen, ob Sie ihn tatsächlich gesendet haben.

Auf diese Weise können Sie einen Token mit einer Gültigkeitsdauer von beispielsweise einer Woche erstellen. Und wenn der Benutzer am nächsten Tag mit dem Token zurückkommt, wissen Sie, dass der Benutzer immer noch bei Ihrem System angemeldet ist.

Auf diese Weise verbrauchen Container **wenig Ressourcen**, eine Menge vergleichbar mit der direkten Ausführung der Prozesse (eine virtuelle Maschine würde viel mehr verbrauchen).

Sie **rufen diese nicht direkt auf** (fügen Sie am Ende keine Klammern hinzu), sondern übergeben sie einfach als Parameter an `Depends()`.

Und diese Funktion akzeptiert Parameter auf die gleiche Weise wie *Pfadoperation-Funktionen*.

/// tip | Tipp

Im nächsten Kapitel erfahren Sie, welche anderen „Dinge“, außer Funktionen, Sie als Abhängigkeiten verwenden können.

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Sie können also mit `except SomeException` diese bestimmte Exception innerhalb der Abhängigkeit handhaben.

Auf die gleiche Weise können Sie `finally` verwenden, um sicherzustellen, dass die Exit-Schritte ausgeführt werden, unabhängig davon, ob eine Exception geworfen wurde oder nicht.

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007.py hl[3,5] *}

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### Das `Settings`-Objekt erstellen

Importieren Sie `BaseSettings` aus Pydantic und erstellen Sie eine Unterklasse, ganz ähnlich wie bei einem Pydantic-Modell.

Auf die gleiche Weise wie bei Pydantic-Modellen deklarieren Sie Klassenattribute mit Typannotationen und möglicherweise Defaultwerten.

Sie importieren ihn und erstellen eine „Instanz“ auf die gleiche Weise wie mit der Klasse `FastAPI`:

```Python hl_lines="1  3" title="app/routers/users.py"
{!../../docs_src/bigger_applications/app/routers/users.py!}
```

### *Pfadoperationen* mit `APIRouter`

Und dann verwenden Sie ihn, um Ihre *Pfadoperationen* zu deklarieren.

Verwenden Sie ihn auf die gleiche Weise wie die Klasse `FastAPI`:

Dort können Sie „Releases only“ auswählen.

Auf diese Weise erhalten Sie Benachrichtigungen (per E-Mail), wenn es einen neuen Release (eine neue Version) von **FastAPI** mit Fehlerbehebungen und neuen Funktionen gibt.

## Mit dem Autor vernetzen

Zum Beispiel könnten Sie **ein Dict zurückgeben** wollen, oder ein Datenbank-Objekt, aber **es als Pydantic-Modell deklarieren**. Auf diese Weise übernimmt das Pydantic-Modell alle Datendokumentation, -validierung, usw. für das Objekt, welches Sie zurückgeben (z. B. ein Dict oder ein Datenbank-Objekt).

Wenn Sie ein dateiähnliches (file-like) Objekt haben (z. B. das von `open()` zurückgegebene Objekt), können Sie eine Generatorfunktion erstellen, um über dieses dateiähnliche Objekt zu iterieren.

Auf diese Weise müssen Sie nicht alles zuerst in den Arbeitsspeicher lesen und können diese Generatorfunktion an `StreamingResponse` übergeben und zurückgeben.