# 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.

# Fortgeschrittene Abhängigkeiten

## Parametrisierte Abhängigkeiten

Alle Abhängigkeiten, die wir bisher gesehen haben, waren festgelegte Funktionen oder Klassen.

Es kann jedoch Fälle geben, in denen Sie Parameter für eine Abhängigkeit festlegen möchten, ohne viele verschiedene Funktionen oder Klassen zu deklarieren.

Stellen wir uns vor, wir möchten eine Abhängigkeit haben, die prüft, ob ein Query-Parameter `q` einen vordefinierten Inhalt hat.

        {
            "detail": [
                {
                    "type": "int_parsing",
                    "loc": ["path", "item_id"],
                    "msg": "Input should be a valid integer, unable to parse string as an integer",
                    "input": "foo",
                }
            ]
        }
    ) | IsDict(
        # TODO: remove when deprecating Pydantic v1
        {
            "detail": [

        {
            "detail": [
                {
                    "type": "int_parsing",
                    "loc": ["path", "item_id"],
                    "msg": "Input should be a valid integer, unable to parse string as an integer",
                    "input": "foo",
                }
            ]
        }
    ) | IsDict(
        # TODO: remove when deprecating Pydantic v1
        {
            "detail": [

        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.

                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