* `title`: der Titel Ihrer API.
* `oauth2_redirect_url`: Sie können hier `app.swagger_ui_oauth2_redirect_url` verwenden, um die Standardeinstellung zu verwenden.
* `swagger_js_url`: die URL, unter welcher der HTML-Code für Ihre Swagger-UI-Dokumentation die **JavaScript**-Datei abrufen kann. Dies ist die benutzerdefinierte CDN-URL.

# Aktuellen Benutzer abrufen

Im vorherigen Kapitel hat das Sicherheitssystem (das auf dem Dependency Injection System basiert) der *Pfadoperation-Funktion* einen `token` vom Typ `str` überreicht:

{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py39.py hl[12] *}

Aber das ist immer noch nicht so nützlich.

Lassen wir es uns den aktuellen Benutzer überreichen.

## Ein Benutzermodell erstellen

Erstellen wir zunächst ein Pydantic-Benutzermodell.

## Was es macht

FastAPI wird im Request nach diesem `Authorization`-Header suchen, prüfen, ob der Wert `Bearer` plus ein Token ist, und den Token als `str` zurückgeben.

Wenn es keinen `Authorization`-Header sieht, oder der Wert keinen `Bearer`-Token hat, antwortet es direkt mit einem 401-Statuscode-Error (`UNAUTHORIZED`).

Das Frontend (das im Browser läuft) würde also versuchen, `/openapi.json` zu erreichen und wäre nicht in der Lage, das OpenAPI-Schema abzurufen.

Da wir für unsere Anwendung einen Proxy mit dem Pfadpräfix `/api/v1` haben, muss das Frontend das OpenAPI-Schema unter `/api/v1/openapi.json` abrufen.

```mermaid
graph LR

browser("Browser")
proxy["Proxy auf http://0.0.0.0:9999/api/v1/app"]

{* ../../docs_src/path_params/tutorial005.py hl[20] *}

/// 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`).

////

//// tab | Pydantic v1

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_pv1.py hl[17:22,24] *}

////

/// info

In Pydantic Version 1 hieß die Methode zum Abrufen des JSON-Schemas für ein Modell `Item.schema()`, in Pydantic Version 2 heißt die Methode `Item.model_json_schema()`.

///

## Skript

 - [Groovy](https://github.com/codelibs/fess-script-groovy)
 - [OGNL](https://github.com/codelibs/fess-script-ognl)

## Entwicklungsinformationen

### Quellcode abrufen

1. Klonen Sie das Fess-Repository:
    ```
    $ cd ~/workspace
    $ git clone https://github.com/codelibs/fess.git
    ```

Anstatt beispielsweise dieselbe Datenbanksitzung zu verwenden, würden Sie eine neue Datenbanksitzung innerhalb des Hintergrundtasks erstellen und die Objekte mithilfe dieser neuen Sitzung aus der Datenbank abrufen. Und anstatt das Objekt aus der Datenbank als Parameter an die Hintergrundtask-Funktion zu übergeben, würden Sie die ID dieses Objekts übergeben und das Objekt dann innerhalb der Hintergrundtask-Funktion erneut laden.

Wenn Sie in hier **mehrere Container** hätten, würde Prometheus beim **Lesen der Metriken** standardmäßig jedes Mal diejenigen für **einen einzelnen Container** abrufen (für den Container, der den spezifischen Request verarbeitet hat), anstatt die **akkumulierten Metriken** für alle replizierten Container abzurufen.

{* ../../docs_src/app_testing/tutorial001.py hl[2,12,15:18] *}

/// tip | Tipp

Beachten Sie, dass die Testfunktionen normal `def` und nicht `async def` sind.

Und die Anrufe an den Client sind ebenfalls normale Anrufe, die nicht `await` verwenden.

Dadurch können Sie `pytest` ohne Komplikationen direkt nutzen.

///

/// note | Technische Details