!!! tip "Tipp"
    Einige Editoren prüfen, ob Funktionsparameter nicht verwendet werden, und zeigen das als Fehler an.

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

```Python
{!> ../../../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.:

    ```Python hl_lines="10"
    {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial011.py!}
    ```

In diesem Fall ist dieses `__call__` das, was **FastAPI** verwendet, um nach zusätzlichen Parametern und Unterabhängigkeiten zu suchen, und das ist es auch, was später aufgerufen wird, um einen Wert an den Parameter in Ihrer *Pfadoperation-Funktion* zu übergeben.

## Die Instanz parametrisieren

---

Die **Top-Reviewer** 🕵️ haben die meisten Pull Requests von anderen überprüft und stellen die Qualität des Codes, der Dokumentation und insbesondere der **Übersetzungen** sicher.

{% if people %}
<div class="user-list user-list-center">
{% for user in people.top_reviewers %}

## Über „Formularfelder“

HTML-Formulare (`<form></form>`) senden die Daten in einer „speziellen“ Kodierung zum Server, welche sich von JSON unterscheidet.

**FastAPI** stellt sicher, dass diese Daten korrekt ausgelesen werden, statt JSON zu erwarten.

!!! note "Technische Details"

    Es verbessert die Editor-Unterstützung für Pydantic-Modelle, mit:

    * Code-Vervollständigung
    * Typüberprüfungen
    * Refaktorisierung
    * Suchen
    * Inspektionen

## Das Modell verwenden

Innerhalb der Funktion können Sie alle Attribute des Modells direkt verwenden:

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="19"

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.

    ```

!!! warning "Achtung"
    Wenn Sie eine `Response` direkt zurückgeben, wie im obigen Beispiel, wird sie direkt zurückgegeben.

    Sie wird nicht mit einem Modell usw. serialisiert.

    Stellen Sie sicher, dass sie die gewünschten Daten enthält und dass die Werte gültiges JSON sind (wenn Sie `JSONResponse` verwenden).

!!! note "Technische Details"
    Sie können auch `from starlette.responses import JSONResponse` verwenden.

```Python
if not (credentials.username == "stanleyjobson") or not (credentials.password == "swordfish"):
    # 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

Aber was ist ein „Timing-Angriff“?