///

## **FastAPI** Tools

FastAPI stellt für jedes dieser Sicherheitsschemas im Modul `fastapi.security` verschiedene Tools bereit, die die Verwendung dieser Sicherheitsmechanismen vereinfachen.

```

</div>

<details markdown="1">
<summary>A parancsról <code>uvicorn main:app --reload</code>...</summary>

A `uvicorn main:app` parancs a következőre utal:

* `main`: fájl `main.py` (a Python "modul").
* `app`: a `main.py`-ban a `app = FastAPI()` sorral létrehozott objektum.
* `--reload`: kód változtatás esetén újra indítja a szervert. Csak fejlesztés közben használandó.

</details>

### Ellenőrizd

```

</div>

<details markdown="1">
<summary>O komendzie <code>uvicorn main:app --reload</code>...</summary>
Komenda `uvicorn main:app` odnosi się do:

* `main`: plik `main.py` ("moduł" w Pythonie).
* `app`: obiekt stworzony w `main.py` w lini `app = FastAPI()`.
* `--reload`: spraw by serwer resetował się po każdej zmianie w kodzie. Używaj tego tylko w środowisku deweloperskim.

</details>

</div>

<details markdown="1">
<summary>Was macht der Befehl <code>uvicorn main:app --reload</code> ...</summary>

Der Befehl `uvicorn main:app` bezieht sich auf:

* `main`: die Datei `main.py` (das Python-„Modul“).
* `app`: das Objekt, das innerhalb von `main.py` mit der Zeile `app = FastAPI()` erzeugt wurde.
* `--reload`: lässt den Server nach Codeänderungen neu starten. Tun Sie das nur während der Entwicklung.

</details>

series title: Building simple E-Commerce with NuxtJS and FastAPI - author: Rodrigo Arenas author_link: https://rodrigo-arenas.medium.com/ link: https://medium.com/analytics-vidhya/serve-a-machine-learning-model-using-sklearn-fastapi-and-docker-85aabf96729b title: "Serve a machine learning model using Sklearn, FastAPI and Docker" - author: Yashasvi Singh author_link: https://hashnode.com/@aUnicornDev link: https://aunicorndev.hashnode.dev/series/supafast-api title: "Building an API with FastAPI and...

			<url url="${repo.url}/${module.groupId}/${module.name.prefix}${module.name}/${module.version}/${module.name.prefix}${module.name}-${module.zip.version}.zip" />
		</get>
		<unzip dest="${modules.dir}/${module.name}" src="${target.dir}/${module.name.prefix}${module.name}-${module.zip.version}.zip">
			<patternset>
				<include name="**" />
			</patternset>
			<cutdirsmapper dirs="1" />
		</unzip>
	</target>

	<target name="remove.jars" if="with.fess">

But if we use the same model for another *path operation*, we could be sending our user's passwords to every client.

/// danger

Never store the plain password of a user or send it in a response like this, unless you know all the caveats and you know what you are doing.

///

## Add an output model { #add-an-output-model }

Коли Ви дивитесь автоматичну документацію, Ви можете побачити, що вхідна модель і вихідна модель мають власну JSON-схему:

<img src="/img/tutorial/response-model/image01.png">

І обидві моделі використовуються для інтерактивної API-документації:

<img src="/img/tutorial/response-model/image02.png">

## Інші анотації типів повернення

     * <ul>
     *   <li>
     *     If no module name, then the default directory is
     *     <code>src/{@linkplain #scope() scope}/{@linkplain #language() language}</code>.
     *   </li><li>
     *     If a module name is present, then the default directory is

  <modules>
    <module>maven-api-annotations</module>
    <module>maven-api-di</module>
    <module>maven-api-xml</module>
    <module>maven-api-model</module>
    <module>maven-api-plugin</module>
    <module>maven-api-settings</module>
    <module>maven-api-toolchain</module>
    <module>maven-api-metadata</module>
    <module>maven-api-core</module>
    <module>maven-api-spi</module>