### Kompakt

Es gibt für alles sensible **Defaultwerte**, mit optionaler Konfiguration überall. Alle Parameter können feinjustiert werden, damit sie tun, was Sie benötigen, und die API definieren, die Sie brauchen.

Aber standardmäßig **„funktioniert einfach alles“**.

### Validierung

* Validierung für die meisten (oder alle?) Python-**Datentypen**, hierzu gehören:
    * JSON Objekte (`dict`).

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

Es ist alles die gleiche Struktur wie bei `app/routers/users.py`.

Aber wir wollen schlauer sein und den Code etwas vereinfachen.

Wir wissen, dass alle *Pfadoperationen* in diesem Modul folgendes haben:

* Pfad-`prefix`: `/items`.
* `tags`: (nur ein Tag: `items`).
* Zusätzliche `responses`.
* `dependencies`: Sie alle benötigen die von uns erstellte `X-Token`-Abhängigkeit.

### Kort

Dit framework heeft voor alles verstandige **standaardinstellingen**, met overal optionele configuraties. Alle parameters kunnen worden verfijnd zodat het past bij wat je nodig hebt, om zo de API te kunnen definiëren die jij nodig hebt.

Maar standaard werkt alles **“gewoon”**.

### Validatie

* Validatie voor de meeste (of misschien wel alle?) Python **datatypes**, inclusief:
    * JSON objecten (`dict`).

## Die `scopes` verwenden

Der Parameter `security_scopes` wird vom Typ `SecurityScopes` sein.

Dieses verfügt über ein Attribut `scopes` mit einer Liste, die alle von ihm selbst benötigten Scopes enthält und ferner alle Abhängigkeiten, die dieses als Unterabhängigkeit verwenden. Sprich, alle „Dependanten“ ... das mag verwirrend klingen, wird aber später noch einmal erklärt.

///

## Integriert in OpenAPI

Alle Requestdeklarationen, -validierungen und -anforderungen Ihrer Abhängigkeiten (und Unterabhängigkeiten) werden in dasselbe OpenAPI-Schema integriert.

Die interaktive Dokumentation enthält also auch alle Informationen aus diesen Abhängigkeiten:

<img src="/img/tutorial/dependencies/image01.png">

## Einfache Verwendung

labels.popular_word_word_enabled=Antwort für beliebtes Wort
labels.supported_search_web=Web
labels.supported_search_none=Nicht verfügbar
labels.purge_search_log_day=Alte Suchprotokolle löschen
labels.purge_job_log_day=Alte Jobprotokolle löschen
labels.purge_user_info_day=Alte Benutzerprotokolle löschen
labels.purge_by_bots=Bot-Namen zum Löschen von Protokollen
labels.log_level=Protokollebene
labels.csv_file_encoding=CSV-Dateikodierung

In diesem Fall könnte einfacher sein, **einen Container** mit **mehreren Prozessen** und ein lokales Tool (z. B. einen Prometheus-Exporter) in demselben Container zu haben, welches Prometheus-Metriken für alle internen Prozesse sammelt und diese Metriken für diesen einzelnen Container offenlegt.

---

**FastAPI** stellt sicher, dass der „Exit-Code“ in jeder Abhängigkeit mit `yield` in der richtigen Reihenfolge ausgeführt wird.

Beispielsweise kann `dependency_c` von `dependency_b` und `dependency_b` von `dependency_a` abhängen:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008_an_py39.py hl[6,14,22] *}

Und alle können `yield` verwenden.

Sie können `json_schema_extra` setzen, mit einem `dict`, das alle zusätzlichen Daten enthält, die im generierten JSON-Schema angezeigt werden sollen, einschließlich `examples`.

////

//// tab | Pydantic v1

Sie könnten ihn beispielsweise verwenden, um von einem anderen System (wie Django) generierte Passwörter zu lesen und zu verifizieren, aber alle neuen Passwörter mit einem anderen Algorithmus wie Bcrypt zu hashen.

Und mit allen gleichzeitig kompatibel sein.

///

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