* **`400`** und darüber stehen für „Client error“-Responses („Client-Fehler“). Auch diese verwenden Sie am häufigsten.
    * Ein Beispiel ist `404`, für eine „Not Found“-Response („Nicht gefunden“).
    * Für allgemeine Fehler beim Client können Sie einfach `400` verwenden.

Das ist die Grundidee. Aber Sie möchten sich wahrscheinlich um einige zusätzliche Dinge kümmern, wie zum Beispiel:

* Sicherheit – HTTPS
* Beim Hochfahren ausführen
* Neustarts
* Replikation (die Anzahl der laufenden Prozesse)
* Arbeitsspeicher
* Schritte vor dem Start

Wir verifizieren, dass wir einen `username` erhalten, und extrahieren die Scopes.

Und dann validieren wir diese Daten mit dem Pydantic-Modell (wobei wir die `ValidationError`-Exception abfangen), und wenn wir beim Lesen des JWT-Tokens oder beim Validieren der Daten mit Pydantic einen Fehler erhalten, lösen wir die zuvor erstellte `HTTPException` aus.

Dazu aktualisieren wir das Pydantic-Modell `TokenData` mit einem neuen Attribut `scopes`.

Tatsächlich sind diese Codeblöcke nicht Teil des Markdowns, sondern Python-Dateien im Verzeichnis `./docs_src/`.

Und diese Python-Dateien werden beim Generieren der Site in die Dokumentation eingefügt.

### Dokumentation für Tests

Tatsächlich arbeiten die meisten Tests mit den Beispielquelldateien in der Dokumentation.

Dadurch wird sichergestellt, dass:

```json
{
  "message": "Hello World"
}
```

Natürlich werden Sie wahrscheinlich viel bessere Möglichkeiten finden, Vorteil daraus zu ziehen, als JSON zu formatieren. 😉

## Standard-Response-Klasse

Beim Erstellen einer **FastAPI**-Klasseninstanz oder eines `APIRouter`s können Sie angeben, welche Response-Klasse standardmäßig verwendet werden soll.

Der Parameter, der das definiert, ist `default_response_class`.

Dennoch möchten Sie wahrscheinlich auch etwas außerhalb haben, um sicherzustellen, dass Gunicorn bei Bedarf **neu gestartet wird**, und er auch **beim Hochfahren ausgeführt wird**, usw.

## Uvicorn mit Workern

Es kann nicht sehr gut mit verschachtelten Modellen umgehen. Wenn es sich beim JSON-Body in der Anfrage also um ein JSON-Objekt mit inneren Feldern handelt, die wiederum verschachtelte JSON-Objekte sind, kann er nicht richtig dokumentiert und validiert werden.

!!! check "Inspirierte **FastAPI**"

Dann könnten wir diesen `checker` in einem `Depends(checker)` anstelle von `Depends(FixedContentQueryChecker)` verwenden, da die Abhängigkeit die Instanz `checker` und nicht die Klasse selbst ist.

Und beim Auflösen der Abhängigkeit ruft **FastAPI** diesen `checker` wie folgt auf:

```Python
checker(q="somequery")
```

In diesen Fällen könnten mehrere dieser Entitäten die gleiche ID haben, sagen wir `foo` (ein Benutzer `foo`, ein Auto `foo` und ein Blog-Beitrag `foo`).

Deshalb, um ID-Kollisionen zu vermeiden, könnten Sie beim Erstellen des JWT-Tokens für den Benutzer, dem Wert des `sub`-Schlüssels ein Präfix, z. B. `username:` voranstellen. In diesem Beispiel hätte der Wert von `sub` also auch `username:johndoe` sein können.

# Header-Parameter

So wie `Query`-, `Path`-, und `Cookie`-Parameter können Sie auch <abbr title='Header – Kopfzeilen, Header, Header-Felder: Schlüssel-Wert-Metadaten, die vom Client beim Request, und vom Server bei der Response gesendet werden'>Header</abbr>-Parameter definieren.

## `Header` importieren

Importieren Sie zuerst `Header`:

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="3"
    {!> ../../../docs_src/header_params/tutorial001_an_py310.py!}