# Bedingte OpenAPI

Bei Bedarf können Sie OpenAPI mithilfe von Einstellungen und Umgebungsvariablen abhängig von der Umgebung bedingt konfigurieren und sogar vollständig deaktivieren.

## Über Sicherheit, APIs und Dokumentation

Das Verstecken Ihrer Dokumentationsoberflächen in der Produktion *sollte nicht* die Methode sein, Ihre API zu schützen.

### Editor Unterstützung

Das ganze Framework wurde so entworfen, dass es einfach und intuitiv zu benutzen ist; alle Entscheidungen wurden auf mehreren Editoren getestet, sogar vor der Implementierung, um die bestmögliche Entwicklererfahrung zu gewährleisten.

* Überprüfen Sie, dass diese Tests nach dem PR **bestanden** werden. ✅

* Viele PRs haben keine Tests. Sie können den Autor daran **erinnern**, Tests hinzuzufügen, oder Sie können sogar selbst einige Tests **vorschlagen**. Das ist eines der Dinge, die die meiste Zeit in Anspruch nehmen, und dabei können Sie viel helfen.

Ich erzähle Ihnen hier etwas mehr über diese **Konzepte**, was Ihnen hoffentlich die **Intuition** gibt, die Sie benötigen, um zu entscheiden, wie Sie Ihre API in sehr unterschiedlichen Umgebungen bereitstellen, möglicherweise sogar in **zukünftigen**, die jetzt noch nicht existieren.

Durch die Berücksichtigung dieser Konzepte können Sie die beste Variante der Bereitstellung **Ihrer eigenen APIs** **evaluieren und konzipieren**.

	* Um "token" é apenas uma string com algum conteúdo que nós podemos utilizar mais tarde para verificar o usuário.
	* Normalmente, um token é definido para expirar depois de um tempo.
		* Então, o usuário terá que se logar de novo depois de um tempo.
		* E se o token for roubado, o risco é menor. Não é como se fosse uma chave permanente que vai funcionar para sempre (na maioria dos casos).
	* O frontend armazena aquele token temporariamente em algum lugar.

# Separate OpenAPI-Schemas für Eingabe und Ausgabe oder nicht

Bei Verwendung von **Pydantic v2** ist die generierte OpenAPI etwas genauer und **korrekter** als zuvor. 😎

Tatsächlich gibt es in einigen Fällen sogar **zwei JSON-Schemas** in OpenAPI für dasselbe Pydantic-Modell für Eingabe und Ausgabe, je nachdem, ob sie **Defaultwerte** haben.

Sehen wir uns an, wie das funktioniert und wie Sie es bei Bedarf ändern können.

## Pydantic-Modelle für Eingabe und Ausgabe

{!> ../../../docs_src/app_testing/app_b/test_main.py!}
```

Wenn Sie möchten, dass der Client Informationen im Request übergibt und Sie nicht wissen, wie das geht, können Sie suchen (googeln), wie es mit `httpx` gemacht wird, oder sogar, wie es mit `requests` gemacht wird, da das Design von HTTPX auf dem Design von Requests basiert.

Dann machen Sie in Ihren Tests einfach das gleiche.

Z. B.:

```

!!! tip "Tipp"
    Sie können den Wert `"lenet"` außerdem mittels `ModelName.lenet.value` abrufen.

#### *Enum-Member* zurückgeben

Sie können *Enum-Member* in ihrer *Pfadoperation* zurückgeben, sogar verschachtelt in einem JSON-Body (z. B. als `dict`).

Diese werden zu ihren entsprechenden Werten konvertiert (in diesem Fall Strings), bevor sie zum Client übertragen werden:

```Python hl_lines="18  21  23"

### Mehrere Datei-Uploads mit zusätzlichen Metadaten

Und so wie zuvor können Sie `File()` verwenden, um zusätzliche Parameter zu setzen, sogar für `UploadFile`:

=== "Python 3.9+"

    ```Python hl_lines="11  18-20"
    {!> ../../../docs_src/request_files/tutorial003_an_py39.py!}
    ```

=== "Python 3.8+"

ausführt). Es wären alles **identische Container**, die das Gleiche ausführen, welche aber jeweils über einen eigenen Prozess, Speicher, usw. verfügen. Auf diese Weise würden Sie die **Parallelisierung** in **verschiedenen Kernen** der CPU nutzen. Oder sogar in **verschiedenen Maschinen**.

Und das verteilte Containersystem mit dem **Load Balancer** würde **die Requests abwechselnd** an jeden einzelnen Container mit Ihrer Anwendung verteilen. Jeder Request könnte also von einem der mehreren **replizierten...