### Weitere technische Details

Ihnen ist wahrscheinlich aufgefallen, dass `await` nur innerhalb von Funktionen verwendet werden kann, die mit `async def` definiert sind.

Gleichzeitig müssen aber mit `async def` definierte Funktionen „erwartet“ („awaited“) werden. Daher können Funktionen mit `async def` nur innerhalb von Funktionen aufgerufen werden, die auch mit `async def` definiert sind.

Sie akzeptiert zum Beispiel keine `datetime`-Objekte, da die nicht kompatibel mit JSON sind.

Ein `datetime`-Objekt müsste also in einen `str` umgewandelt werden, der die Daten im <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601" class="external-link" target="_blank">ISO-Format</a> enthält.

Obwohl jeder andere normal deklarierte Parameter (z. B. der Body, mit einem Pydantic-Modell) dennoch validiert, konvertiert, annotiert, usw. werden würde.

Es gibt jedoch bestimmte Fälle, in denen es nützlich ist, auf das `Request`-Objekt zuzugreifen.

Stattdessen möchten Sie eine andere Abhängigkeit bereitstellen, die nur während Tests (möglicherweise nur bei einigen bestimmten Tests) verwendet wird und einen Wert bereitstellt, der dort verwendet werden kann, wo der Wert der ursprünglichen Abhängigkeit verwendet wurde.

### Anwendungsfälle: Externer Service

Ein Beispiel könnte sein, dass Sie einen externen Authentifizierungsanbieter haben, mit dem Sie sich verbinden müssen.

Ein **Containerimage** enthält normalerweise in seinen Metadaten das Standardprogramm oder den Standardbefehl, der ausgeführt werden soll, wenn der **Container** gestartet wird, sowie die Parameter, die an dieses Programm übergeben werden sollen. Sehr ähnlich zu dem, was wäre, wenn es über die Befehlszeile gestartet werden würde.

# OpenAPI-`models`

OpenAPI Pydantic-Modelle, werden zum Generieren und Validieren der generierten OpenAPI verwendet.

Hier sind mehrere Möglichkeiten, das zu tun.

## Zusätzliche JSON-Schemadaten in Pydantic-Modellen

Sie können `examples` („Beispiele“) für ein Pydantic-Modell deklarieren, welche dem generierten JSON-Schema hinzugefügt werden.

=== "Python 3.10+ Pydantic v2"

    ```Python hl_lines="13-24"
    {!> ../../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py!}
    ```

=== "Python 3.10+ Pydantic v1"

In vielen Fällen kennen Sie möglicherweise bereits die Antwort auf diese Fragen. 🤓

Wenn Sie vielen Menschen bei ihren Fragen helfen, werden Sie offizieller [FastAPI-Experte](fastapi-people.md#experten){.internal-link target=_blank}. 🎉

!!! danger "Gefahr"
    Speichern Sie niemals das Klartext-Passwort eines Benutzers. Speichern Sie immer den „sicheren Hash“, den Sie verifizieren können.

    Falls Ihnen das nichts sagt, in den [Sicherheits-Kapiteln](security/simple-oauth2.md#passwort-hashing){.internal-link target=_blank} werden Sie lernen, was ein „Passwort-Hash“ ist.

    # Einen Error zurückgeben
    ...
```

Aber durch die Verwendung von `secrets.compare_digest()` ist dieser Code sicher vor einer Art von Angriffen, die „Timing-Angriffe“ genannt werden.

### Timing-Angriffe

Aber was ist ein „Timing-Angriff“?

Stellen wir uns vor, dass einige Angreifer versuchen, den Benutzernamen und das Passwort zu erraten.