## `username` und `password` entgegennehmen

Wir werden **FastAPIs** Sicherheits-Werkzeuge verwenden, um den `username` und das `password` entgegenzunehmen.

OAuth2 spezifiziert, dass der Client/Benutzer bei Verwendung des „Password Flow“ (den wir verwenden) die Felder `username` und `password` als Formulardaten senden muss.

Und die Spezifikation sagt, dass die Felder so benannt werden müssen. `user-name` oder `email` würde also nicht funktionieren.

Wenn Sie zur API-Dokumentation gehen, werden Sie sehen, dass diese die **Schemas** für die Daten enthält, welche in Requests gesendet und in Responses empfangen werden:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image01.png">

Sie können diese Schemas sehen, da sie mit den Modellen in der Anwendung deklariert wurden.

* `--bind`: Das teilt Gunicorn die IP und den Port mit, welche abgehört werden sollen, wobei ein Doppelpunkt (`:`) verwendet wird, um die IP und den Port zu trennen.
    * Wenn Sie Uvicorn direkt ausführen würden, würden Sie anstelle von `--bind 0.0.0.0:80` (die Gunicorn-Option) stattdessen `--host 0.0.0.0` und `--port 80` verwenden.

In der Ausgabe können Sie sehen, dass die **PID** (Prozess-ID) jedes Prozesses angezeigt wird (es ist nur eine Zahl).

Sie können auch `response_model=None` verwenden, um das Erstellen eines Responsemodells für diese *Pfadoperation* zu unterbinden. Sie könnten das tun wollen, wenn sie Dinge annotieren, die nicht gültige Pydantic-Felder sind. Ein Beispiel dazu werden Sie in einer der Abschnitte unten sehen.

### Weitere technische Details

Ihnen ist wahrscheinlich aufgefallen, dass `await` nur innerhalb von Funktionen verwendet werden kann, die mit `async def` definiert sind.

Gleichzeitig müssen aber mit `async def` definierte Funktionen „erwartet“ („awaited“) werden. Daher können Funktionen mit `async def` nur innerhalb von Funktionen aufgerufen werden, die auch mit `async def` definiert sind.

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

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

## Einfache Verwendung

Sie könnten immer noch Code sehen, der den alten Namen verwendet:

//// tab | Pydantic v1

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial004_regex_an_py310.py hl[11] *}

////

Beachten Sie aber, dass das deprecated ist, und zum neuen Namen `pattern` geändert werden sollte. 🤓

## Defaultwerte

Nimmt zur Instanziierung einen anderen Satz von Argumenten entgegen als die anderen Response-Typen:

* `path` – Der Dateipfad zur Datei, die gestreamt werden soll.
* `headers` – Alle benutzerdefinierten Header, die inkludiert werden sollen, als Dictionary.
* `media_type` – Ein String, der den Medientyp angibt. Wenn nicht gesetzt, wird der Dateiname oder Pfad verwendet, um auf einen Medientyp zu schließen.

Vorab-Registrierung der Abhängigkeiten und die Abhängigkeiten werden basierend auf den deklarierten Typen aufgelöst. Daher ist es nicht möglich, mehr als eine „Komponente“ zu deklarieren, welche einen bestimmten Typ bereitstellt.

Routen werden an einer einzigen Stelle deklariert, indem Funktionen verwendet werden, die an anderen Stellen deklariert wurden (anstatt Dekoratoren zu verwenden, welche direkt über der Funktion platziert werden können, welche den Endpunkt verarbeitet). Dies ähnelt eher...

```JSON
{
  "detail": "Item not found"
}
```

/// tip | Tipp

Wenn Sie eine `HTTPException` auslösen, können Sie dem Parameter `detail` jeden Wert übergeben, der nach JSON konvertiert werden kann, nicht nur `str`.

Zum Beispiel ein `dict`, eine `list`, usw.

Das wird automatisch von **FastAPI** gehandhabt und der Wert nach JSON konvertiert.

///