Obwohl wir nicht die standardmäßig integrierte Funktionalität verwenden, verwenden wir dennoch ein Pydantic-Modell, um das JSON-Schema für die Daten, die wir in YAML empfangen möchten, manuell zu generieren.

Dann verwenden wir den Request direkt und extrahieren den Body als `bytes`. Das bedeutet, dass FastAPI nicht einmal versucht, den Request-Payload als JSON zu parsen.

Und dann kann Docker **den Cache für den nächsten Schritt verwenden**, der diese Abhängigkeiten herunterlädt und installiert. Und hier **sparen wir viel Zeit**. ✨ ... und vermeiden die Langeweile beim Warten. 😪😆

Das Herunterladen und Installieren der Paketabhängigkeiten **könnte Minuten dauern**, aber die Verwendung des **Cache** würde höchstens **Sekunden** dauern.

### Warum Passwort-Hashing verwenden?

Wenn Ihre Datenbank gestohlen wird, hat der Dieb nicht die Klartext-Passwörter Ihrer Benutzer, sondern nur die Hashes.

Der Dieb kann also nicht versuchen, die gleichen Passwörter in einem anderen System zu verwenden (da viele Benutzer überall das gleiche Passwort verwenden, wäre dies gefährlich).

## `passlib` installieren

**JSON-Schema** des Pydantic-Modells ist in der **OpenAPI** Ihrer API enthalten und wird dann in der Benutzeroberfläche der Dokumentation verwendet.

In Versionen von FastAPI vor 0.99.0 (0.99.0 und höher verwenden das neuere OpenAPI 3.1.0), wenn Sie `example` oder `examples` mit einem der anderen Werkzeuge (`Query()`, `Body()`, usw.) verwendet haben, wurden diese Beispiele nicht zum JSON-Schema hinzugefügt, das diese Daten beschreibt (nicht einmal zur OpenAPI-eigenen Version von JSON Schema),...

    Daher müssen Sie möglicherweise weiterhin Pydantic-Modelle verwenden.

    Wenn Sie jedoch eine Menge Datenklassen herumliegen haben, ist dies ein guter Trick, um sie für eine Web-API mithilfe von FastAPI zu verwenden. 🤓

## Datenklassen als `response_model`

Sie können `dataclasses` auch im Parameter `response_model` verwenden:

```Python hl_lines="1  7-13  19"
{!../../../docs_src/dataclasses/tutorial002.py!}

Das kann nützlich sein, wenn Sie beispielsweise in einem Land leben, in dem bestimmte URLs eingeschränkt sind.

### Die automatischen Dokumentationen deaktivieren

Der erste Schritt besteht darin, die automatischen Dokumentationen zu deaktivieren, da diese standardmäßig das Standard-CDN verwenden.

!!! info
    Wenn Sie Container verwenden, beispielsweise mit Docker oder Kubernetes, erzähle ich Ihnen mehr darüber im nächsten Kapitel: [FastAPI in Containern – Docker](docker.md){.internal-link target=_blank}.

Um einen **Request**body zu deklarieren, verwenden Sie <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a>-Modelle mit allen deren Fähigkeiten und Vorzügen.

!!! info
    Um Daten zu versenden, sollten Sie eines von: `POST` (meistverwendet), `PUT`, `DELETE` oder `PATCH` verwenden.

    return results
```

!!! note
     Sie können `await` nur innerhalb von Funktionen verwenden, die mit `async def` erstellt wurden.

---

Wenn Sie die Abhängigkeit `common_parameters()` verwenden, müssen Sie den gesamten Parameter mit der Typannotation und `Depends()` schreiben:

```Python
commons: Annotated[dict, Depends(common_parameters)]
```

Da wir jedoch `Annotated` verwenden, können wir diesen `Annotated`-Wert in einer Variablen speichern und an mehreren Stellen verwenden:

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="12  16  21"