Weil wir darauf vertrauen können, dass es den `username` und das `password` erhält, welche wir kontrollieren.

Wenn Sie jedoch eine OAuth2-Anwendung erstellen, mit der andere eine Verbindung herstellen würden (d.h. wenn Sie einen Authentifizierungsanbieter erstellen, der Facebook, Google, GitHub usw. entspricht), sollten Sie einen der anderen Flows verwenden.

Mit dem Dependency Injection System können Sie **FastAPI** ebenfalls mitteilen, dass Ihre *Pfadoperation-Funktion* von etwas anderem „abhängt“, das vor Ihrer *Pfadoperation-Funktion* ausgeführt werden soll, und **FastAPI** kümmert sich darum, es auszuführen und die Ergebnisse zu „injizieren“.

Andere gebräuchliche Begriffe für dieselbe Idee der „Abhängigkeitsinjektion“ sind:

* Ressourcen
* Provider
* Services
* Injectables

# Fehler behandeln { #handling-errors }

Es gibt viele Situationen, in denen Sie einem Client, der Ihre API nutzt, einen Fehler mitteilen müssen.

Dieser Client könnte ein Browser mit einem Frontend sein, ein Code von jemand anderem, ein IoT-Gerät usw.

Sie könnten dem Client mitteilen müssen, dass:

* Der Client nicht genügend Berechtigungen für diese Operation hat.
* Der Client keinen Zugriff auf diese Ressource hat.

Während der Zeit, die „Langsam-Datei“ 📝 benötigt, kann das System also andere Aufgaben erledigen.

Und normalerweise wäre dieser **Load Balancer** in der Lage, Requests zu verarbeiten, die an *andere* Anwendungen in Ihrem Cluster gerichtet sind (z. B. eine andere Domain oder unter einem anderen URL-Pfad-Präfix), und würde diese Kommunikation an die richtigen Container weiterleiten für *diese andere* Anwendung, die in Ihrem Cluster ausgeführt wird.

### Ein Prozess pro Container { #one-process-per-container }

Auf demselben Server (oder denselben Servern) könnten sich **mehrere Anwendungen** befinden, beispielsweise andere API-Programme oder eine Datenbank.

Diese Umgebungsvariablen können nur Text-Zeichenketten verarbeiten, da sie außerhalb von Python liegen und mit anderen Programmen und dem Rest des Systems (und sogar mit verschiedenen Betriebssystemen wie Linux, Windows, macOS) kompatibel sein müssen.

Das bedeutet, dass jeder in Python aus einer Umgebungsvariablen gelesene Wert ein `str` ist und jede Konvertierung in einen anderen Typ oder jede Validierung im Code erfolgen muss.

## Pydantic `Settings` { #pydantic-settings }

Das Aktivieren einer virtuellen Umgebung ändert auch ein paar andere Dinge, aber dies ist eines der wichtigsten Dinge, die es tut.

Diese nehmen ein `set` von `str`s entgegen, welches Namen von Attributen sind, die eingeschlossen (ohne die Anderen) oder ausgeschlossen (nur die Anderen) werden sollen.

Das kann als schnelle Abkürzung verwendet werden, wenn Sie nur ein Pydantic-Modell haben und ein paar Daten von der Ausgabe ausschließen wollen.

/// tip | Tipp

* Die Abhängigkeit `get_token_header`.
* Die Response `418`. 🍵

Dies wirkt sich jedoch nur auf diesen `APIRouter` in unserer Anwendung aus, nicht auf anderen Code, der ihn verwendet.

So könnten beispielsweise andere Projekte denselben `APIRouter` mit einer anderen Authentifizierungsmethode verwenden.

### Eine *Pfadoperation* hinzufügen { #include-a-path-operation }