Converter<StringWrapper, Long> converter = first.andThen(STR_TO_LONG);

    assertEquals(LONG_VAL, converter.convert(new StringWrapper(STR_VAL)));
    assertEquals(STR_VAL, converter.reverse().convert(LONG_VAL).value);

    assertEquals("StringWrapper.andThen(string2long)", converter.toString());

    new EqualsTester()
        .addEqualityGroup(first.andThen(STR_TO_LONG), first.andThen(STR_TO_LONG))
        .testEquals();
  }

* 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

Wir können *Pfadoperationen* auch direkt zur `FastAPI`-App hinzufügen.

##### Warum Passwort-Hashing verwenden?

Wenn Ihre Datenbank gestohlen wird, hat der Dieb nicht die Klartext-Passwörter Ihrer Benutzer, sondern nur die Hashes.

Der Dieb kann also nicht versuchen, die gleichen Passwörter in einem anderen System zu verwenden (da viele Benutzer überall das gleiche Passwort verwenden, wäre dies gefährlich).

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="82-85"
{!> ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py!}
```

Sie können Umgebungsvariablen in der Shell erstellen und verwenden, ohne Python zu benötigen:

//// tab | Linux, macOS, Windows Bash

<div class="termy">

```console
// Sie könnten eine Umgebungsvariable MY_NAME erstellen mittels
$ export MY_NAME="Wade Wilson"

// Dann könnten Sie diese mit anderen Programmen verwenden, etwa
$ echo "Hello $MY_NAME"

Sie könnten ihn beispielsweise verwenden, um von einem anderen System (wie Django) generierte Passwörter zu lesen und zu verifizieren, aber alle neuen Passwörter mit einem anderen Algorithmus wie Bcrypt zu hashen.

Und mit allen gleichzeitig kompatibel sein.

///

Unsere Modelle teilen alle eine Menge der Daten und verdoppeln Attribut-Namen und -Typen.

Das können wir besser machen.

Wir deklarieren ein `UserBase`-Modell, das als Basis für unsere anderen Modelle dient. Dann können wir Unterklassen erstellen, die seine Attribute (Typdeklarationen, Validierungen, usw.) erben.

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"

## Migration von einem anderen Suchanbieter

Bitte lesen Sie [MIGRATION.md](MIGRATION.md).

## Datenspeicher

Derzeit unterstützt Fess das Crawlen der folgenden [Speicherorte und APIs](https://fess.codelibs.org/14.17/admin/dataconfig-guide.html):

        * Ein Schlüssel `schema`, der als Wert das JSON-Schema aus dem Modell hat, hier ist die richtige Stelle.
            * **FastAPI** fügt hier eine Referenz auf die globalen JSON-Schemas an einer anderen Stelle in Ihrer OpenAPI hinzu, anstatt es direkt einzubinden. Auf diese Weise können andere Anwendungen und Clients diese JSON-Schemas direkt verwenden, bessere Tools zur Codegenerierung bereitstellen, usw.

///

Sie können `dataclasses` mit anderen Typannotationen auf vielfältige Weise kombinieren, um komplexe Datenstrukturen zu bilden.

Weitere Einzelheiten finden Sie in den Bemerkungen im Quellcode oben.

## Mehr erfahren

Sie können `dataclasses` auch mit anderen Pydantic-Modellen kombinieren, von ihnen erben, sie in Ihre eigenen Modelle einbinden, usw.