"illetve", "ill.", "ill", "ilyen", "ilyenkor", "ison", "ismét", "itt", "jó", "jól", "jobban", "kell", "kellett", "keresztül", "keressünk", "ki", "kívül", "között", "közül", "legalább", "lehet", "lehetett", "legyen", "lenne", "lenni", "lesz", "lett", "maga", "magát", "majd", "majd", "már", "más", "másik", "meg", "még", "mellett", "mert", "mely", "melyek", "mi", "mit", "míg", "miért", "milyen", "mikor", "minden", "mindent", "mindenki", "mindig", "mint", "mintha", "mivel", "most", "nagy", "nagyobb", "nagyon",...

name: Mint Tests

on:
  pull_request:
    branches:
      - master

# This ensures that previous jobs for the PR are canceled when the PR is
# updated.
concurrency:
  group: ${{ github.workflow }}-${{ github.head_ref }}
  cancel-in-progress: true

permissions:
  contents: read

jobs:
  mint-test:
    runs-on: mint
    timeout-minutes: 120
    steps:

export JOB_NAME="$4"
export MINT_MODE="full"

docker system prune -f || true
docker volume prune -f || true
docker volume rm $(docker volume ls -f dangling=true) || true

## change working directory
cd .github/workflows/mint

## always pull latest
docker pull docker.io/minio/mint:edge

docker-compose -f minio-${MODE}.yaml up -d
sleep 1m

docker system prune -f || true
docker volume prune -f || true

<img src="/img/tutorial/extending-openapi/image03.png">

## Das Theme ändern

Auf die gleiche Weise könnten Sie das Theme der Syntaxhervorhebung mit dem Schlüssel `syntaxHighlight.theme` festlegen (beachten Sie, dass er einen Punkt in der Mitte hat):

{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial002.py hl[3] *}

Obige Konfiguration würde das Theme für die Farbe der Syntaxhervorhebung ändern:

Nicht abwärtskompatible Änderungen und neue Funktionen werden in „MINOR“-Versionen hinzugefügt.

/// tip | Tipp

„MINOR“ ist die Zahl in der Mitte, zum Beispiel ist in `0.2.3` die MINOR-Version `2`.

///

## Upgrade der FastAPI-Versionen

Sie sollten Tests für Ihre Anwendung hinzufügen.

Mit **FastAPI** ist das sehr einfach (dank Starlette), schauen Sie sich die Dokumentation an: [Testen](../tutorial/testing.md){.internal-link target=_blank}

{* ../../docs_src/python_types/tutorial001.py hl[2] *}

### Bearbeiten Sie es

Es ist ein sehr einfaches Programm.

Aber nun stellen Sie sich vor, Sie würden es selbst schreiben.

Irgendwann sind die Funktions-Parameter fertig, Sie starten mit der Definition des Körpers ...

Wenn Sie eine Abhängigkeit mit `yield` erstellen, erstellt **FastAPI** dafür intern einen Kontextmanager und kombiniert ihn mit einigen anderen zugehörigen Tools.

### Kontextmanager in Abhängigkeiten mit `yield` verwenden

/// warning | Achtung

Dies ist mehr oder weniger eine „fortgeschrittene“ Idee.

Wenn Sie gerade erst mit **FastAPI** beginnen, möchten Sie das vielleicht vorerst überspringen.

Es unterstützt viele sichere Hashing-Algorithmen und Werkzeuge, um mit diesen zu arbeiten.

Der empfohlene Algorithmus ist „Bcrypt“.

Installieren Sie also PassLib mit Bcrypt:

<div class="termy">

```console
$ pip install "passlib[bcrypt]"

---> 100%
```

</div>

/// tip | Tipp

Sie würden diese Editor-Unterstützung nicht erhalten, wenn Sie direkt mit `dict`, statt mit Pydantic-Modellen arbeiten würden.

Aber Sie müssen sich auch nicht weiter um die Modelle kümmern, hereinkommende Dicts werden automatisch in sie konvertiert. Und was Sie zurückgeben, wird automatisch nach JSON konvertiert.

## Bodys mit beliebigen `dict`s

Sie können einen Body auch als `dict` deklarieren, mit Schlüsseln eines Typs und Werten eines anderen Typs.

```

</div>

////

### Umgebungsvariablen mit Python auslesen

Sie können Umgebungsvariablen auch außerhalb von Python im Terminal (oder mit einer anderen Methode) erstellen und diese dann mit Python auslesen.

Sie könnten zum Beispiel eine Datei `main.py` haben mit:

```Python hl_lines="3"
import os

name = os.getenv("MY_NAME", "World")
print(f"Hello {name} from Python")
```

/// tip | Tipp