**FastAPI** wird bereits in vielen Anwendungen und Systemen produktiv eingesetzt. Und die Testabdeckung wird bei 100 % gehalten. Aber seine Entwicklung geht immer noch schnell voran.

Es werden regelmäßig neue Funktionen hinzugefügt, Fehler werden regelmäßig behoben und der Code wird weiterhin kontinuierlich verbessert.

Wenn man sich auf die entfernte Maschine bezieht, wird sie üblicherweise als **Server**, aber auch als **Maschine**, **VM** (virtuelle Maschine) oder **Knoten** bezeichnet. Diese Begriffe beziehen sich auf irgendeine Art von entfernten Rechner, normalerweise unter Linux, auf dem Sie Programme ausführen.

## Das Serverprogramm installieren

Sie können einen ASGI-kompatiblen Server installieren mit:

=== "Uvicorn"

Client-Code **reflektiert** wird. Und wenn Sie den Client **erstellen**, kommt es zu einer Fehlermeldung, wenn die verwendeten Daten **nicht übereinstimmen**.

Sie würden also sehr früh im Entwicklungszyklus **viele Fehler erkennen**, anstatt darauf warten zu müssen, dass die Fehler Ihren Endbenutzern in der Produktion angezeigt werden, und dann zu versuchen, zu debuggen, wo das Problem liegt. ✨...

!!! tip "Tipp"
    Einige Editoren prüfen, ob Funktionsparameter nicht verwendet werden, und zeigen das als Fehler an.

    Wenn Sie `dependencies` im *Pfadoperation-Dekorator* verwenden, stellen Sie sicher, dass sie ausgeführt werden, während gleichzeitig Ihr Editor/Ihre Tools keine Fehlermeldungen ausgeben.

    ```

    </div>

Wenn die `pip` Binärdatei unter `env/bin/pip` angezeigt wird, hat es funktioniert. 🎉

Stellen Sie sicher, dass Sie über die neueste Version von pip in Ihrer lokalen Umgebung verfügen, um Fehler bei den nächsten Schritten zu vermeiden:

<div class="termy">

```console
$ python -m pip install --upgrade pip

---> 100%
```

</div>

!!! tip "Tipp"

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`.

Und während Sie den Fehler beheben, sollten ihre Clients/Benutzer keinen Zugriff auf interne Informationen über den Fehler haben, da das eine Sicherheitslücke aufdecken könnte.

### den `HTTPException`-Handler überschreiben

Genauso können Sie den `HTTPException`-Handler überschreiben.

Zum Beispiel könnten Sie eine Klartext-Response statt JSON für diese Fehler zurückgeben wollen:

Rufen Sie nun die Benutzerdaten aus der (gefakten) Datenbank ab, für diesen `username` aus dem Formularfeld.

Wenn es keinen solchen Benutzer gibt, geben wir die Fehlermeldung „Incorrect username or password“ zurück.

Für den Fehler verwenden wir die Exception `HTTPException`:

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="3  79-81"
    {!> ../../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py!}
    ```

=== "Python 3.9+"

Wenn beispielsweise ein Code irgendwann in der Mitte, in einer anderen Abhängigkeit oder in einer *Pfadoperation*, ein „Rollback“ einer Datenbanktransaktion oder einen anderen Fehler verursacht, empfangen Sie die resultierende Exception in Ihrer Abhängigkeit.

Sie können also mit `except SomeException` diese bestimmte Exception innerhalb der Abhängigkeit handhaben.

Wenn Sie in Ihrem Browser eine URL wie:

```
http://127.0.0.1:8000/items/foo-item
```

... öffnen, ohne den benötigten Parameter `needy`, dann erhalten Sie einen Fehler wie den folgenden:

```JSON
{
  "detail": [
    {
      "type": "missing",
      "loc": [
        "query",
        "needy"
      ],
      "msg": "Field required",
      "input": null,