/// tip | Tipp

So würden Sie **Passwörter** handhaben. Empfangen Sie sie, aber geben Sie sie nicht in der API zurück.

Sie würden auch die Werte der Passwörter **hashen**, bevor Sie sie speichern, und sie **niemals im Klartext** speichern.

///

Die Felder von `HeroCreate` sind:

* `name`
* `age`
* `secret_name`

{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial002_an_py310.py ln[7:22] hl[21:22] *}

Diesen Code können Sie tatsächlich in Ihrer Anwendung verwenden, die Passwort-Hashes in Ihrer Datenbank speichern, usw.

Wir bauen auf dem vorherigen Kapitel auf.

## Über JWT { #about-jwt }

JWT bedeutet „JSON Web Tokens“.

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.

Wenn die Passwörter nicht übereinstimmen, geben wir denselben Fehler zurück.

#### Passwort-Hashing { #password-hashing }

```Python
commons: Annotated[dict, Depends(common_parameters)]
```

Da wir jedoch `Annotated` verwenden, können wir diesen `Annotated`-Wert in einer Variablen speichern und an mehreren Stellen verwenden:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_02_an_py310.py hl[12,16,21] *}

/// tip | Tipp

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

/// danger | Gefahr

Speichern Sie niemals das Klartext-Passwort eines Benutzers, oder versenden Sie es in einer Response wie dieser, wenn Sie sich nicht der resultierenden Gefahren bewusst sind und nicht wissen, was Sie tun.

///

/// tip | Tipp

Es ist eine (sehr) gute Idee, die Pakete und Versionen, die Ihr Programm benötigt, in einer Datei zu speichern (zum Beispiel `requirements.txt` oder `pyproject.toml`).

///

//// tab | `pip`

<div class="termy">

```console
$ pip install "fastapi[standard]"

---> 100%
```

</div>

Wenn Ihre Anwendung **einfach** ist, wird dies wahrscheinlich **kein Problem darstellen** und Sie müssen möglicherweise keine festen Speichergrenzen angeben. Wenn Sie jedoch **viel Speicher verbrauchen** (z. B. bei **Modellen für maschinelles Lernen**), sollten Sie überprüfen, wie viel Speicher Sie verbrauchen, und die **Anzahl der Container** anpassen, die in **jeder Maschine** ausgeführt werden (und möglicherweise weitere Maschinen zu Ihrem Cluster hinzufügen).

Und mehrere Prozesse teilen sich normalerweise keinen Speicher. Das bedeutet, dass jeder laufende Prozess seine eigenen Dinge, eigenen Variablen und eigenen Speicher hat. Und wenn Sie in Ihrem Code viel Speicher verbrauchen, verbraucht **jeder Prozess** die gleiche Menge Speicher.

### Serverspeicher { #server-memory }

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