* Lesen Sie die bereits gespeicherten Daten aus.
* Fügen Sie diese in ein Pydantic-Modell ein.
* Erzeugen Sie aus dem empfangenen Modell ein `dict` ohne Defaultwerte (mittels `exclude_unset`).
    * So ersetzen Sie nur die tatsächlich vom Benutzer gesetzten Werte, statt dass bereits gespeicherte Werte mit Defaultwerten des Modells überschrieben werden.

* Sie deklariert außerdem ein optionales `last_query`-Cookie, ein `str`.
    * Wenn der Benutzer keine Query `q` übermittelt hat, verwenden wir die zuletzt übermittelte Query, die wir zuvor in einem Cookie gespeichert haben.

## Die Abhängigkeit verwenden

Diese Abhängigkeit verwenden wir nun wie folgt:

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="23"

    * Eine Datei, die bis zu einem bestimmten Größen-Limit im Arbeitsspeicher behalten wird, und wenn das Limit überschritten wird, auf der Festplatte gespeichert wird.
* Das bedeutet, es wird für große Dateien wie Bilder, Videos, große Binärdateien, usw. gut funktionieren, ohne den ganzen Arbeitsspeicher aufzubrauchen.
* Sie können Metadaten aus der hochgeladenen Datei auslesen.

    end

    rect rgba(0, 255, 255, .1)
        code ->> function: say_hi(name="Rick")
        function ->> code: gib das gespeicherte Resultat zurück
    end

    rect rgba(0, 255, 255, .1)
        code ->> function: say_hi(name="Camila")
        function ->> code: gib das gespeicherte Resultat zurück
    end
```

Building docs for: es
Successfully built docs for: es
```

</div>

Dadurch werden alle diese unabhängigen MkDocs-Sites für jede Sprache erstellt, kombiniert und das endgültige Resultat unter `./site/` gespeichert.

Dieses können Sie dann mit dem Befehl `serve` bereitstellen:

<div class="termy">

```console
// Verwenden Sie das Kommando „serve“ nachdem Sie „build-all“ ausgeführt haben.

```Python
burgers = await get_burgers(2)
```

Der Schlüssel hier ist das `await`. Es teilt Python mit, dass es warten ⏸ muss, bis `get_burgers(2)` seine Aufgabe erledigt hat 🕙, bevor die Ergebnisse in `burgers` gespeichert werden. Damit weiß Python, dass es in der Zwischenzeit etwas anderes tun kann 🔀 ⏯ (z. B. einen weiteren Request empfangen).

Ein Containerimage ist vergleichbar mit der **Programmdatei** und ihrem Inhalt, z. B. `python` und eine Datei `main.py`.

# Cookie-Parameter

So wie `Query`- und `Path`-Parameter können Sie auch <abbr title='Cookie – „Keks“: Mechanismus, der kurze Daten in Textform im Browser des Benutzers speichert und abfragt'>Cookie</abbr>-Parameter definieren.

## `Cookie` importieren

Importieren Sie zuerst `Cookie`:

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="3"
    {!> ../../../docs_src/cookie_params/tutorial001_an_py310.py!}
    ```

=== "Python 3.9+"

        * Und wenn der Token gestohlen wird, ist das Risiko geringer. Es handelt sich nicht um einen dauerhaften Schlüssel, der (in den meisten Fällen) für immer funktioniert.
* Das Frontend speichert diesen Token vorübergehend irgendwo.
* Der Benutzer klickt im Frontend, um zu einem anderen Abschnitt der Frontend-Web-Anwendung zu gelangen.
* Das Frontend muss weitere Daten von der API abrufen.

    Und mit allen gleichzeitig kompatibel sein.

Erstellen Sie eine Hilfsfunktion, um ein vom Benutzer stammendes Passwort zu hashen.

Und eine weitere, um zu überprüfen, ob ein empfangenes Passwort mit dem gespeicherten Hash übereinstimmt.

Und noch eine, um einen Benutzer zu authentifizieren und zurückzugeben.

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="7  48  55-56  59-60  69-75"