Wenn Sie `dependencies` im *Pfadoperation-Dekorator* verwenden, stellen Sie sicher, dass sie ausgeführt werden, während gleichzeitig Ihr Editor/Ihre Tools keine Fehlermeldungen ausgeben.

Damit wird auch vermieden, neue Entwickler möglicherweise zu verwirren, die einen nicht verwendeten Parameter in Ihrem Code sehen und ihn für unnötig halten könnten.

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/// info

Wenn Sie Ihre API sichern möchten, gibt es mehrere bessere Dinge, die Sie tun können, zum Beispiel:

* Stellen Sie sicher, dass Sie über gut definierte Pydantic-Modelle für Ihre Requestbodys und Responses verfügen.
* Konfigurieren Sie alle erforderlichen Berechtigungen und Rollen mithilfe von Abhängigkeiten.

Wie funktioniert das? Schauen wir uns das mal an. 🤓

### Typannotationen und Tooling

Sehen wir uns zunächst an, wie Editor, mypy und andere Tools dies sehen würden.

`BaseUser` verfügt über die Basis-Felder. Dann erbt `UserIn` von `BaseUser` und fügt das Feld `Passwort` hinzu, sodass dass es nun alle Felder beider Modelle hat.

Mit diesen Tools können Sie das Sicherheitssystem mit jeder Datenbank und jedem Benutzer oder Datenmodell kompatibel machen.

Das einzige fehlende Detail ist, dass es noch nicht wirklich „sicher“ ist.

An derselben Stelle versuchen Sie, die Autovervollständigung mit „Strg+Leertaste“ auszulösen, und Sie sehen:

<img src="/img/python-types/image02.png">

Hier können Sie durch die Optionen blättern, bis Sie diejenige finden, bei der es „Klick“ macht:

<img src="/img/python-types/image03.png">

## Mehr Motivation

Sehen Sie sich diese Funktion an, sie hat bereits Typhinweise:

```Python hl_lines="1"

Verwenden Sie dazu `yield` statt `return` und schreiben Sie die zusätzlichen Schritte / den zusätzlichen Code danach.

/// tip | "Tipp"

Stellen Sie sicher, dass Sie `yield` nur einmal pro Abhängigkeit verwenden.

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/// note | "Technische Details"

Jede Funktion, die dekoriert werden kann mit:

# OAuth2 mit Password (und Hashing), Bearer mit JWT-Tokens

Da wir nun über den gesamten Sicherheitsablauf verfügen, machen wir die Anwendung tatsächlich sicher, indem wir <abbr title="JSON Web Tokens">JWT</abbr>-Tokens und sicheres Passwort-Hashing verwenden.

Diesen Code können Sie tatsächlich in Ihrer Anwendung verwenden, die Passwort-Hashes in Ihrer Datenbank speichern, usw.

Wir bauen auf dem vorherigen Kapitel auf.

## Über JWT

Verwendung desselben [JSON-kompatiblen Encoders](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank}, der im Tutorial erläutert wurde. Dadurch können Sie **beliebige Objekte** zurückgeben, zum Beispiel Datenbankmodelle.

Wenn Sie jedoch sicher sind, dass der von Ihnen zurückgegebene Inhalt **mit JSON serialisierbar** ist, können Sie ihn direkt an die Response-Klasse übergeben und die zusätzliche Arbeit vermeiden, die FastAPI hätte, indem es Ihren zurückgegebenen Inhalt durch den `jsonable_encoder`...

Angesichts der Einfachheit von Flask schien es eine gute Ergänzung zum Erstellen von APIs zu sein. Als Nächstes musste ein „Django REST Framework“ für Flask gefunden werden.

/// check | "Inspirierte **FastAPI**"

{!> ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py!}
```

////

//// tab | Python 3.8+

```Python hl_lines="18"
{!> ../../docs_src/body/tutorial001.py!}
```

////

... und deklarieren Sie seinen Typ als das Modell, welches Sie erstellt haben, `Item`.

## Resultate

Mit nur dieser Python-Typdeklaration, wird **FastAPI**:

* Den Requestbody als JSON lesen.