welches **alle HTTPS-Aspekte verwaltet**: Empfangen der **verschlüsselten HTTPS-Requests**, Senden der **entschlüsselten HTTP-Requests** an die eigentliche HTTP-Anwendung die auf demselben Server läuft (in diesem Fall die **FastAPI**-Anwendung), entgegennehmen der **HTTP-Response** von der Anwendung, **verschlüsseln derselben** mithilfe des entsprechenden **HTTPS-Zertifikats** und Zurücksenden zum Client über **HTTPS**. Dieser Server wird oft als **<a href="https://en.wikipedia.org/wiki/TLS_termination_proxy"...

Das ist derselbe Mechanismus, der verwendet wird, wenn Sie beim Anmelden mit Facebook, Google, GitHub, usw. Berechtigungen erteilen:

<img src="/img/tutorial/security/image11.png">

## JWT-Token mit Scopes

Ändern Sie nun die Token-*Pfadoperation*, um die angeforderten Scopes zurückzugeben.

/// info

APIStar wurde von Tom Christie erstellt. Derselbe, welcher Folgendes erstellt hat:

* Django REST Framework
* Starlette (auf welchem **FastAPI** basiert)
* Uvicorn (verwendet von Starlette und **FastAPI**)

///

/// check | Inspirierte **FastAPI**

Zu existieren.

{* ../../docs_src/response_model/tutorial002_py310.py hl[16] *}

Immer wenn jetzt ein Browser einen Benutzer mit Passwort erzeugt, gibt die API dasselbe Passwort in der Response zurück.

Hier ist das möglicherweise kein Problem, da es derselbe Benutzer ist, der das Passwort sendet.

Aber wenn wir dasselbe Modell für eine andere *Pfadoperation* verwenden, könnten wir das Passwort dieses Benutzers zu jedem Client schicken.

/// danger | Gefahr

### Nebenläufigkeit + Parallelität: Web + maschinelles Lernen

Mit **FastAPI** können Sie die Vorteile der Nebenläufigkeit nutzen, die in der Webentwicklung weit verbreitet ist (derselbe Hauptvorteil von NodeJS).

Sie können aber auch die Vorteile von Parallelität und Multiprocessing (Mehrere Prozesse werden parallel ausgeführt) für **CPU-lastige** Workloads wie in Systemen für maschinelles Lernen nutzen.

Sie möchten die *Pfadoperationen* für Ihre Benutzer vom Rest des Codes trennen, um ihn organisiert zu halten.

Aber es ist immer noch Teil derselben **FastAPI**-Anwendung/Web-API (es ist Teil desselben „Python-Packages“).

Sie können die *Pfadoperationen* für dieses Modul mit `APIRouter` erstellen.

### `APIRouter` importieren

### Beispieltools zum automatischen Neustart

In den meisten Fällen wird dasselbe Tool, das zum **Ausführen des Programms beim Hochfahren** verwendet wird, auch für automatische **Neustarts** verwendet.

#### Technische Details zu `lru_cache`

```Python
q: Annotated[str | None] = None
```

////

//// tab | Python 3.8+

```Python
q: Annotated[Union[str, None]] = None
```

////

Beide Versionen bedeuten dasselbe: `q` ist ein Parameter, der `str` oder `None` sein kann. Standardmäßig ist er `None`.

Wenden wir uns jetzt den spannenden Dingen zu. 🎉

## `Query` zu `Annotated` im `q`-Parameter hinzufügen

So könnten Sie beispielsweise die gleichen Daten aus einer Django-Anwendung in einer Datenbank mit einer FastAPI-Anwendung teilen. Oder schrittweise eine Django-Anwendung migrieren, während Sie dieselbe Datenbank verwenden.

Und Ihre Benutzer könnten sich gleichzeitig über Ihre Django-Anwendung oder Ihre **FastAPI**-Anwendung anmelden.

///

## Die Passwörter hashen und überprüfen