```

In obigem Beispiel werden die Nachrichten, *nachdem* die Response gesendet wurde, in die Datei `log.txt` geschrieben.

Wenn im Request ein Query-Parameter enthalten war, wird dieser in einem Hintergrundtask in das Log geschrieben.

Und dann schreibt ein weiterer Hintergrundtask, der in der *Pfadoperation-Funktion* erstellt wird, eine Nachricht unter Verwendung des Pfad-Parameters `email`.

Und es wird entsprechend annotiert/dokumentiert.

## Verschachtelte Modelle

Jedes Attribut eines Pydantic-Modells hat einen Typ.

Aber dieser Typ kann selbst ein anderes Pydantic-Modell sein.

Sie können also tief verschachtelte JSON-„Objekte“ deklarieren, mit spezifischen Attributnamen, -typen, und -validierungen.

Alles das beliebig tief verschachtelt.

    ```

=== "Python 3.8+"

    ```Python hl_lines="3  17"
    {!> ../../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial001.py!}
    ```

Dieser Statuscode wird in der Response verwendet und zum OpenAPI-Schema hinzugefügt.

!!! note "Technische Details"
    Sie können auch `from starlette import status` verwenden.

    Der Teil mit `Union[str, None]` erlaubt es Ihrem Editor, Sie besser zu unterstützen, aber er sagt FastAPI nicht, dass dieser Parameter optional ist.

Jetzt können wir `Query` weitere Parameter übergeben. Fangen wir mit dem `max_length` Parameter an, der auf Strings angewendet wird:

```Python

    ```Python hl_lines="18"
    {!> ../../../docs_src/body/tutorial001.py!}
    ```

... und deklarieren Sie seinen Typ als das Modell, welches Sie erstellt haben, `Item`.

## Resultate

Mit nur dieser Python-Typdeklaration, wird **FastAPI**:

* Den Requestbody als JSON lesen.
* Die entsprechenden Typen konvertieren (falls nötig).
* Diese Daten validieren.

Dennoch ist es sehr mächtig und ermöglicht Ihnen die Deklaration beliebig tief verschachtelter Abhängigkeits-„Graphen“ (Bäume).

!!! tip "Tipp"
    All dies scheint angesichts dieser einfachen Beispiele möglicherweise nicht so nützlich zu sein.

    Aber Sie werden in den Kapiteln über **Sicherheit** sehen, wie nützlich das ist.

## **FastAPI** Tools

FastAPI stellt für jedes dieser Sicherheitsschemas im Modul `fastapi.security` verschiedene Tools bereit, die die Verwendung dieser Sicherheitsmechanismen vereinfachen.

In den nächsten Kapiteln erfahren Sie, wie Sie mit diesen von **FastAPI** bereitgestellten Tools Sicherheit zu Ihrer API hinzufügen.

Die Benutzeroberfläche der Dokumentation würde benötigen, dass das OpenAPI-Schema deklariert, dass sich dieser API-`server` unter `/api/v1` (hinter dem Proxy) befindet. Zum Beispiel:

```JSON hl_lines="4-8"
{
    "openapi": "3.1.0",
    // Hier mehr Einstellungen
    "servers": [
        {
            "url": "/api/v1"

In diesem Fall handhabt jedoch dieselbe **FastAPI**-Anwendung sowohl die API als auch die Authentifizierung.

Betrachten wir es also aus dieser vereinfachten Sicht:

* Der Benutzer gibt den `username` und das `password` im Frontend ein und drückt `Enter`.

[![OpenSSF Scorecard](https://api.securityscorecards.dev/projects/github.com/tensorflow/tensorflow/badge)](https://securityscorecards.dev/viewer/?uri=github.com/tensorflow/tensorflow)
[![Fuzzing Status](https://oss-fuzz-build-logs.storage.googleapis.com/badges/tensorflow.svg)](https://bugs.chromium.org/p/oss-fuzz/issues/list?sort=-opened&can=1&q=proj:tensorflow)