{!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial005.py!}
    ```

Diese deklariert einen optionalen Abfrageparameter `q` vom Typ `str` und gibt ihn dann einfach zurück.

Das ist recht einfach (nicht sehr nützlich), hilft uns aber dabei, uns auf die Funktionsweise der Unterabhängigkeiten zu konzentrieren.

## Zweite Abhängigkeit, „Dependable“ und „Dependant“

## 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.

Stellen wir uns vor, Sie verfügen über einige **Modelle für maschinelles Lernen**, die Sie zur Bearbeitung von Requests verwenden möchten. 🤖

Die gleichen Modelle werden von den Requests gemeinsam genutzt, es handelt sich also nicht um ein Modell pro Request, pro Benutzer, oder ähnliches.

## Erste Schritte

Sehen wir uns ein sehr einfaches Beispiel an. Es ist so einfach, dass es vorerst nicht sehr nützlich ist.

Aber so können wir uns besser auf die Funktionsweise des **Dependency Injection** Systems konzentrieren.

### Erstellen Sie eine Abhängigkeit (<abbr title="Das von dem abhängt, die zu verwendende Abhängigkeit">„Dependable“</abbr>)

Konzentrieren wir uns zunächst auf die Abhängigkeit - die Dependency.

Schauen wir uns an, wie wir das machen können.

## pytest.mark.anyio

!!! tip "Tipp"
    Dieser Domainnamen-Aspekt liegt weit vor HTTPS, aber da alles von der Domain und der IP-Adresse abhängt, lohnt es sich, das hier zu erwähnen.

### DNS

Konzentrieren wir uns nun auf alle tatsächlichen HTTPS-Aspekte.

Zuerst würde der Browser mithilfe der **DNS-Server** herausfinden, welches die **IP für die Domain** ist, in diesem Fall für `someapp.example.com`.

Das ist nützlich, wenn Sie Schlüssel empfangen, deren Namen Sie nicht bereits kennen.

---

Ein anderer nützlicher Anwendungsfall ist, wenn Sie Schlüssel eines anderen Typs haben wollen, z. B. `int`.

Das schauen wir uns mal an.

Im folgenden Beispiel akzeptieren Sie irgendein `dict`, solange es `int`-Schlüssel und `float`-Werte hat.

=== "Python 3.9+"

    ```Python hl_lines="7"

        Bevorzugen Sie die `Annotated`-Version, falls möglich.

    ```Python hl_lines="10"
    {!> ../../../docs_src/security/tutorial001.py!}
    ```

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.

So wie wir Pydantic zum Deklarieren von Bodys verwenden, können wir es auch überall sonst verwenden:

    ```Python hl_lines="3  77-79"
    {!> ../../../docs_src/security/tutorial003.py!}
    ```

### Das Passwort überprüfen

Zu diesem Zeitpunkt liegen uns die Benutzerdaten aus unserer Datenbank vor, das Passwort haben wir jedoch noch nicht überprüft.

Lassen Sie uns diese Daten zunächst in das Pydantic-Modell `UserInDB` einfügen.

Aber ersparen wir Ihnen die Zeit, die gesamte lange Spezifikation zu lesen, nur um die kleinen Informationen zu finden, die Sie benötigen.

Lassen Sie uns die von **FastAPI** bereitgestellten Tools verwenden, um Sicherheit zu gewährleisten.

## Wie es aussieht

Lassen Sie uns zunächst einfach den Code verwenden und sehen, wie er funktioniert, und dann kommen wir zurück, um zu verstehen, was passiert.

## `main.py` erstellen