# Einfaches OAuth2 mit Password und Bearer

Lassen Sie uns nun auf dem vorherigen Kapitel aufbauen und die fehlenden Teile hinzufügen, um einen vollständigen Sicherheits-Flow zu erhalten.

## `username` und `password` entgegennehmen

Wir werden **FastAPIs** Sicherheits-Werkzeuge verwenden, um den `username` und das `password` entgegenzunehmen.

                qp = location.search.substring(1);
            }

            arr = qp.split("&");
            arr.forEach(function (v,i,_arr) { _arr[i] = '"' + v.replace('=', '":"') + '"';});
            qp = qp ? JSON.parse('{' + arr.join() + '}',
                    function (key, value) {
                        return key === "" ? value : decodeURIComponent(value);
                    }
            ) : {};

Da dies jedoch bedeuten würde, darauf zu warten, dass die Response durch das Netzwerk reist, während eine Ressource unnötigerweise in einer Abhängigkeit mit yield gehalten wird (z. B. eine Datenbankverbindung), wurde dies in FastAPI 0.106.0 geändert.

!!! tip "Tipp"

```JSON
{
  "detail": [
    {
      "type": "int_parsing",
      "loc": [
        "path",
        "item_id"
      ],
      "msg": "Input should be a valid integer, unable to parse string as an integer",
      "input": "foo",
      "url": "https://errors.pydantic.dev/2.1/v/int_parsing"
    }
  ]
}
```

---

**FastAPI** geht bei keiner Datenbank, keinem Datenmodell oder Tool Kompromisse ein.

Es gibt Ihnen die volle Flexibilität, diejenigen auszuwählen, die am besten zu Ihrem Projekt passen.

Und Sie können viele gut gepflegte und weit verbreitete Packages wie `passlib` und `python-jose` direkt verwenden, da **FastAPI** keine komplexen Mechanismen zur Integration externer Pakete erfordert.

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

* <abbr title="auch bekannt als: Serialisierung, Parsen, Marshalling">Konvertierung</abbr> von Eingabedaten: Aus dem Netzwerk kommend, zu Python-Daten und -Typen. Lesen von:
    * JSON.
    * Pfad-Parametern.
    * Abfrage-Parametern.
    * Cookies.
    * Header-Feldern.
    * Formularen.
    * Dateien.

2. Führe Uvicorn aus und weisen es an, das `app`-Objekt von `main` zu importieren (anstatt von `app.main` zu importieren).

Passen Sie dann den Uvicorn-Befehl an, um das neue Modul `main` anstelle von `app.main` zu verwenden, um das FastAPI-Objekt `app` zu importieren.

## Deployment-Konzepte

Lassen Sie uns noch einmal über einige der gleichen [Deployment-Konzepte](concepts.md){.internal-link target=_blank} in Bezug auf Container sprechen.

    * Der Cloud-Dienst wird wahrscheinlich **die Replikation für Sie übernehmen**. Er würde Sie möglicherweise **einen auszuführenden Prozess** oder ein **zu verwendendes Container-Image** definieren lassen, in jedem Fall wäre es höchstwahrscheinlich **ein einzelner Uvicorn-Prozess**, und der Cloud-Dienst wäre auch verantwortlich für die Replikation.

!!! tip "Tipp"

Dann nimmt es 🤖 die erste erledigte Aufgabe (sagen wir, unsere „Langsam-Datei“ 📝) und bearbeitet sie weiter.

Das „Warten auf etwas anderes“ bezieht sich normalerweise auf <abbr title="Input and Output – Eingabe und Ausgabe">I/O</abbr>-Operationen, die relativ „langsam“ sind (im Vergleich zur Geschwindigkeit des Prozessors und des Arbeitsspeichers), wie etwa das Warten darauf, dass:

* die Daten des Clients über das Netzwerk empfangen wurden