Die Statuscodes im 400er-Bereich bedeuten hingegen, dass es einen Fehler gab.

Erinnern Sie sich an all diese **404 Not Found** Fehler (und Witze)?

## `HTTPException` verwenden

Um HTTP-Responses mit Fehlern zum Client zurückzugeben, verwenden Sie `HTTPException`.

### `HTTPException` importieren

```Python hl_lines="1"
{!../../../docs_src/handling_errors/tutorial001.py!}
```

    ```

=== "Python 3.8+"

    ```Python hl_lines="9-11"
    {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial004.py!}
    ```

### Das Kindmodell als Typ verwenden

Und dann können wir es als Typ eines Attributes verwenden.

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="18"
    {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py310.py!}
    ```

=== "Python 3.9+"

    Wenn Sie eine ältere Version haben, werden Sie Fehler angezeigt bekommen, wenn Sie versuchen, `Annotated` zu verwenden.

    Bitte [aktualisieren Sie FastAPI](../deployment/versions.md#upgrade-der-fastapi-versionen){.internal-link target=_blank} daher mindestens zu Version 0.95.1, bevor Sie `Annotated` verwenden.

## Metadaten deklarieren

Sie können die gleichen Parameter deklarieren wie für `Query`.

## `fastapi`-Version pinnen

Als Erstes sollten Sie die Version von **FastAPI**, die Sie verwenden, an die höchste Version „pinnen“, von der Sie wissen, dass sie für Ihre Anwendung korrekt funktioniert.

Angenommen, Sie verwenden in Ihrer Anwendung die Version `0.45.0`.

!!! info
    Wenn Sie Container verwenden, beispielsweise mit Docker oder Kubernetes, erzähle ich Ihnen mehr darüber im nächsten Kapitel: [FastAPI in Containern – Docker](docker.md){.internal-link target=_blank}.

Das kann nützlich sein, wenn Sie beispielsweise in einem Land leben, in dem bestimmte URLs eingeschränkt sind.

### Die automatischen Dokumentationen deaktivieren

Der erste Schritt besteht darin, die automatischen Dokumentationen zu deaktivieren, da diese standardmäßig das Standard-CDN verwenden.

```

Ein **Kontextmanager** in Python ist etwas, das Sie in einer `with`-Anweisung verwenden können, zum Beispiel kann `open()` als Kontextmanager verwendet werden:

```Python
with open("file.txt") as file:
    file.read()
```

In neueren Versionen von Python gibt es auch einen **asynchronen Kontextmanager**. Sie würden ihn mit `async with` verwenden:

```Python
async with lifespan(app):
    await do_stuff()
```

Lassen wir es uns den aktuellen Benutzer überreichen.

## Ein Benutzermodell erstellen

Erstellen wir zunächst ein Pydantic-Benutzermodell.

So wie wir Pydantic zum Deklarieren von Bodys verwenden, können wir es auch überall sonst verwenden:

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="5  12-16"
    {!> ../../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py!}
    ```

=== "Python 3.9+"

    ```Python hl_lines="5  12-16"

* REST-Backend-Tests basierend auf **Pytest**, integriert in Docker, sodass Sie die vollständige API-Interaktion unabhängig von der Datenbank testen können. Da es in Docker ausgeführt wird, kann jedes Mal ein neuer Datenspeicher von Grund auf erstellt werden (Sie können also ElasticSearch, MongoDB, CouchDB oder was auch immer Sie möchten verwenden und einfach testen, ob die API funktioniert).

# Hinter einem Proxy

In manchen Situationen müssen Sie möglicherweise einen **Proxy**-Server wie Traefik oder Nginx verwenden, mit einer Konfiguration, die ein zusätzliches Pfadpräfix hinzufügt, das von Ihrer Anwendung nicht gesehen wird.

In diesen Fällen können Sie `root_path` verwenden, um Ihre Anwendung zu konfigurieren.

Der `root_path` („Wurzelpfad“) ist ein Mechanismus, der von der ASGI-Spezifikation bereitgestellt wird (auf der FastAPI via Starlette aufbaut).