Als Nächstes fügen wir den Code hinzu, um zu dokumentieren, wie diese *externe API* aussehen sollte, um den Callback von *Ihrer API* zu empfangen.

Diese Dokumentation wird in der Swagger-Oberfläche unter `/docs` in Ihrer API angezeigt und zeigt externen Entwicklern, wie diese die *externe API* erstellen sollten.

In diesem Beispiel verwenden wir keine `scopes`, aber die Funktionalität ist vorhanden, wenn Sie sie benötigen.

///

Rufen Sie nun die Benutzerdaten aus der (gefakten) Datenbank ab, für diesen `username` aus dem Formularfeld.

Das würde einer Drittanbieteranwendung passieren, die versucht, auf eine dieser *Pfadoperationen* mit einem Token zuzugreifen, das von einem Benutzer bereitgestellt wurde, abhängig davon, wie viele Berechtigungen der Benutzer dieser Anwendung erteilt hat.

## Über Integrationen von Drittanbietern

In diesem Beispiel verwenden wir den OAuth2-Flow „Password“.

#### API-„Schema“

In diesem Fall ist  <a href="https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification" class="external-link" target="_blank">OpenAPI</a> eine Spezifikation, die vorschreibt, wie ein Schema für Ihre API zu definieren ist.

Diese Schemadefinition enthält Ihre API-Pfade, die möglichen Parameter, welche diese entgegennehmen, usw.

#### Daten-„Schema“

///

Dieser Parameter erstellt nicht diesen Endpunkt / diese *Pfadoperation*, sondern deklariert, dass die URL `/token` diejenige sein wird, die der Client verwenden soll, um den Token abzurufen. Diese Information wird in OpenAPI und dann in den interaktiven API-Dokumentationssystemen verwendet.

{* ../../docs_src/path_params/tutorial002.py hl[7] *}

In diesem Fall wird `item_id` als `int` deklariert, also als Ganzzahl.

/// check

Dadurch erhalten Sie Editor-Unterstützung innerhalb Ihrer Funktion, mit Fehlerprüfungen, Codevervollständigung, usw.

///

## Daten-<abbr title="Auch bekannt als: Serialisierung, Parsen, Marshalling">Konversion</abbr>

In diesem Fall könnte einfacher sein, **einen Container** mit **mehreren Prozessen** und ein lokales Tool (z. B. einen Prometheus-Exporter) in demselben Container zu haben, welches Prometheus-Metriken für alle internen Prozesse sammelt und diese Metriken für diesen einzelnen Container offenlegt.

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{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py39.py hl[9] *}

In diesem Fall wird **FastAPI** `__init__` nie berühren oder sich darum kümmern, wir werden es direkt in unserem Code verwenden.

## Eine Instanz erstellen

Wir könnten eine Instanz dieser Klasse erstellen mit:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py39.py hl[18] *}

* `skip`: mit dem Wert `0`
* `limit`: mit dem Wert `10`

Da sie Teil der URL sind, sind sie „naturgemäß“ Strings.

Aber wenn Sie sie mit Python-Typen deklarieren (im obigen Beispiel als `int`), werden sie zu diesem Typ konvertiert, und gegen diesen validiert.

Die gleichen Prozesse, die für Pfad-Parameter stattfinden, werden auch auf Query-Parameter angewendet:

* Editor Unterstützung (natürlich)

```Python
... Depends(CommonQueryParams)
```

... ist das, was **FastAPI** tatsächlich verwendet, um die Abhängigkeit zu ermitteln.

Aus diesem extrahiert FastAPI die deklarierten Parameter, und dieses ist es, was FastAPI auch aufruft.

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In diesem Fall hat das erste `CommonQueryParams` in:

//// tab | Python 3.8+

```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, ...
```

////