* den Pfad `/`
* unter der Verwendung der <dfn title="eine HTTP-GET-Methode"><code>get</code>-Operation</dfn> gehen

/// info | `@decorator` Info

Diese `@something`-Syntax wird in Python „Dekorator“ genannt.

Sie platzieren ihn über einer Funktion. Wie ein hübscher, dekorativer Hut (daher kommt wohl der Begriff).

Ein „Dekorator“ nimmt die darunter stehende Funktion und macht etwas damit.

Um das zu definieren, verwenden Sie den <dfn title="auch „bitweiser Oder-Operator“ genannt, aber diese Bedeutung ist hier nicht relevant">vertikalen Balken (`|`)</dfn>, um beide Typen zu trennen.

Das wird „Union“ genannt, weil die Variable etwas aus der Vereinigung dieser beiden Typmengen sein kann.

```Python hl_lines="1"
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial008b_py310.py!}

Zum Beispiel stellt eine der Möglichkeiten, die OAuth2-Spezifikation zu verwenden (genannt „password flow“), die Bedingung, einen `username` und ein `password` als Formularfelder zu senden.

Die <dfn title="Spezifikation">Spezifikation</dfn> erfordert, dass die Felder exakt `username` und `password` genannt werden und als Formularfelder, nicht JSON, gesendet werden.

`swagger_ui_parameters` empfängt ein <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">Dictionary</abbr> mit den Konfigurationen, die direkt an die Swagger-Oberfläche übergeben werden.

Sie können das Attribut `model_config` verwenden, das ein <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">`dict`</abbr> akzeptiert, wie beschrieben in [Pydantic-Dokumentation: Configuration](https://docs.pydantic.dev/latest/api/config/).

## Listen mit Typ-Parametern als Felder { #list-fields-with-type-parameter }

Aber Python erlaubt es, Listen mit inneren Typen, auch „Typ-Parameter“ genannt, zu deklarieren.

### Eine `list` mit einem Typ-Parameter deklarieren { #declare-a-list-with-a-type-parameter }

    In diesem Fall handelt es sich um eine Liste von `Item`-Datenklassen.

6. Hier geben wir ein <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">Dictionary</abbr> zurück, das `items` enthält, welches eine Liste von Datenklassen ist.

    FastAPI ist weiterhin in der Lage, die Daten nach JSON zu <dfn title="Konvertieren der Daten in ein übertragbares Format">Serialisieren</dfn>.

Und alle können `yield` verwenden.

In diesem Fall benötigt `dependency_c` zum Ausführen seines Exit-Codes, dass der Wert von `dependency_b` (hier `dep_b` genannt) verfügbar ist.

Und wiederum benötigt `dependency_b` den Wert von `dependency_a` (hier `dep_a` genannt) für seinen Exit-Code.

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008_an_py310.py hl[18:19,26:27] *}

    # Einen Error zurückgeben
    ...
```

Aber durch die Verwendung von `secrets.compare_digest()` ist dieser Code sicher vor einer Art von Angriffen, die „Timing-Angriffe“ genannt werden.

### Timing-Angriffe { #timing-attacks }

Aber was ist ein „Timing-Angriff“?

Stellen wir uns vor, dass einige Angreifer versuchen, den Benutzernamen und das Passwort zu erraten.

Er nimmt eine Liste entgegen, die für jeden Tag ein <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">Dictionary</abbr> enthält.

Jedes Dictionary kann Folgendes enthalten:

* `name` (**erforderlich**): ein `str` mit demselben Tag-Namen, den Sie im Parameter `tags` in Ihren *Pfadoperationen* und `APIRouter`n verwenden.