* Einfache Python-Integration mit **Jupyter-Kerneln** für Remote- oder In-Docker-Entwicklung mit Erweiterungen wie Atom Hydrogen oder Visual Studio Code Jupyter.
* **Vue**-Frontend:
    * Mit Vue CLI generiert.
    * Handhabung der **JWT-Authentifizierung**.
    * Login-View.
    * Nach der Anmeldung Hauptansicht des Dashboards.
    * Haupt-Dashboard mit Benutzererstellung und -bearbeitung.

Beginnen wir mit einem Beispiel und sehen es uns dann im Detail an.

Wir erstellen eine asynchrone Funktion `lifespan()` mit `yield` wie folgt:

```Python hl_lines="16  19"
{!../../../docs_src/events/tutorial003.py!}
```

## Eine Anwendung mit Callbacks

Sehen wir uns das alles anhand eines Beispiels an.

Stellen Sie sich vor, Sie entwickeln eine Anwendung, mit der Sie Rechnungen erstellen können.

Diese Rechnungen haben eine `id`, einen optionalen `title`, einen `customer` (Kunde) und ein `total` (Gesamtsumme).

Der Benutzer Ihrer API (ein externer Entwickler) erstellt mit einem POST-Request eine Rechnung in Ihrer API.

Dann können wir einen `AsyncClient` mit der App erstellen und mit `await` asynchrone Requests an ihn senden.

```Python hl_lines="9-10"
{!../../../docs_src/async_tests/test_main.py!}
```

Das ist das Äquivalent zu:

```Python
response = client.get('/')
```

... welches wir verwendet haben, um unsere Requests mit dem `TestClient` zu machen.

!!! tip "Tipp"

Und um über WebSockets mit Ihrem Backend zu kommunizieren, würden Sie wahrscheinlich die Werkzeuge Ihres Frontends verwenden.

Oder Sie verfügen möglicherweise über eine native Mobile-Anwendung, die direkt in nativem Code mit Ihrem WebSocket-Backend kommuniziert.

Oder Sie haben andere Möglichkeiten, mit dem WebSocket-Endpunkt zu kommunizieren.

---

Und dann können sie es noch einmal versuchen, wohl wissend, dass es wahrscheinlich eher etwas mit `stanleyjobsox` als mit `johndoe` zu tun hat.

#### Ein „professioneller“ Angriff

Natürlich würden die Angreifer das alles nicht von Hand versuchen, sondern ein Programm dafür schreiben, möglicherweise mit Tausenden oder Millionen Tests pro Sekunde. Und würden jeweils nur einen zusätzlichen richtigen Buchstaben erhalten.

## Zusätzliche Response mit `model`

Sie können Ihren *Pfadoperation-Dekoratoren* einen Parameter `responses` übergeben.

Der nimmt ein `dict` entgegen, die Schlüssel sind Statuscodes für jede Response, wie etwa `200`, und die Werte sind andere `dict`s mit den Informationen für jede Response.

* <a href="https://strawberry.rocks/" class="external-link" target="_blank">Strawberry</a> 🍓
    * Mit <a href="https://strawberry.rocks/docs/integrations/fastapi" class="external-link" target="_blank">Dokumentation für FastAPI</a>
* <a href="https://ariadnegraphql.org/" class="external-link" target="_blank">Ariadne</a>

    "description": None,
}
```

das Eingabemodell nun den Defaultwert `"tax": 10.5` hat, weil Sie das bereits gespeicherte Attribut `"tax": 20.2` nicht mit übergeben haben.

Die Daten werden darum mit einem „neuen“ `tax`-Wert von `10.5` abgespeichert.

## Teilweises Ersetzen mit `PATCH`

# Abhängigkeiten – `Depends()` und `Security()`

## `Depends()`

Abhängigkeiten werden hauptsächlich mit der speziellen Funktion `Depends()` behandelt, die ein Callable entgegennimmt.

Hier finden Sie deren Referenz und Parameter.

Sie können sie direkt von `fastapi` importieren:

```python
from fastapi import Depends
```

::: fastapi.Depends

## `Security()`