Kasiyer 💁  "Hamburgerler hazır !" 🍔 dediğinde ve görüntülenen numara sizin numaranız olduğunda hemen koşup hamburgerlerinizi almaya çalışmıyorsunuz. Biliyorsunuzki kimse sizin hamburgerlerinizi 🍔 çalmayacak çünkü sıra sizin.

Yani Aşkınızın😍 hikayeyi bitirmesini bekliyorsunuz (çalışmayı bitir ⏯ / görev işleniyor.. 🤓), nazikçe gülümseyin ve hamburger yemeye gittiğinizi söyleyin ⏸.

* Editör desteğiyle birlikte:
    * Otomatik tamamlama.
    * Tip kontrolü.
* Veri Doğrulama:
    * Veri geçerli değilse, otomatik olarak açıklayıcı hatalar gösterir.
    * Çok <abbr title="Derin / İç içe: Nested">derin</abbr> JSON nesnelerinde bile doğrulama yapar.
* Gelen verinin <abbr title="Dönüşüm: serialization, parsing, marshalling olarak da biliniyor">dönüşümünü</abbr> aşağıdaki veri tiplerini kullanarak gerçekleştirir:
    * JSON.

    * Pydantic, JSON objen ne kadar derin (nested) olursa olsun doğrulamasını ve gösterimini yapıyor
* **Genişletilebilir**:
    * Pydantic özelleştirilmiş data tiplerinin tanımlanmasının yapılmasına izin veriyor ayrıca validator decoratorü ile senin doğrulamaları genişletip, kendi doğrulayıcılarını yazmana izin veriyor.

* Das Frontend (das im Browser des Benutzers läuft) sendet diesen `username` und das `password` an eine bestimmte URL in unserer API (deklariert mit `tokenUrl="token"`).
* Die API überprüft den `username` und das `password` und antwortet mit einem „Token“ (wir haben davon noch nichts implementiert).
    * Ein „Token“ ist lediglich ein String mit einem Inhalt, den wir später verwenden können, um diesen Benutzer zu verifizieren.

Und dann könnten Sie diesen JWT-Token einem Benutzer (oder Bot) geben und dieser könnte ihn verwenden, um diese Aktionen auszuführen (das Auto fahren oder den Blog-Beitrag bearbeiten), ohne dass er überhaupt ein Konto haben müsste, einfach mit dem JWT-Token, den Ihre API dafür generiert hat.

Mit diesen Ideen kann JWT für weitaus anspruchsvollere Szenarien verwendet werden.

## Die Instanz als Abhängigkeit verwenden

Dann könnten wir diesen `checker` in einem `Depends(checker)` anstelle von `Depends(FixedContentQueryChecker)` verwenden, da die Abhängigkeit die Instanz `checker` und nicht die Klasse selbst ist.

Und beim Auflösen der Abhängigkeit ruft **FastAPI** diesen `checker` wie folgt auf:

```Python
checker(q="somequery")
```

Wenn ein **Container** gestartet wird, führt er diesen Befehl/dieses Programm aus (Sie können ihn jedoch überschreiben und einen anderen Befehl/ein anderes Programm ausführen lassen).

Ein Container läuft, solange der **Hauptprozess** (Befehl oder Programm) läuft.

    Alternativ kann `status_code` auch ein `IntEnum` erhalten, so wie Pythons <a href="https://docs.python.org/3/library/http.html#http.HTTPStatus" class="external-link" target="_blank">`http.HTTPStatus`</a>.

Das wird:

* Diesen Statuscode mit der Response zurücksenden.
* Ihn als solchen im OpenAPI-Schema dokumentieren (und somit in den Benutzeroberflächen):

<img src="/img/tutorial/response-status-code/image01.png">

!!! note "Hinweis"

Wenn Sie eine **FastAPI** *Pfadoperation* erstellen, können Sie normalerweise beliebige Daten davon zurückgeben: ein `dict`, eine `list`e, ein Pydantic-Modell, ein Datenbankmodell, usw.

Standardmäßig konvertiert **FastAPI** diesen Rückgabewert automatisch nach JSON, mithilfe des `jsonable_encoder`, der in [JSON-kompatibler Encoder](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank} erläutert wird.

# Hintergrundtasks – `BackgroundTasks`

Sie können einen Parameter in einer *Pfadoperation-Funktion* oder einer Abhängigkeitsfunktion mit dem Typ `BackgroundTasks` deklarieren und diesen danach verwenden, um die Ausführung von Hintergrundtasks nach dem Senden der Response zu definieren.

Sie können `BackgroundTasks` direkt von `fastapi` importieren:

```python
from fastapi import BackgroundTasks
```