!!! note "Nota"
    Se você já sabe o que são códigos de status HTTP, pule para a próxima seção.

Em HTTP, você envia um código de status numérico de 3 dígitos como parte da resposta.

Esses códigos de status têm um nome associado para reconhecê-los, mas o importante é o número.

Resumidamente:


* `100` e acima são para "Informações". Você raramente os usa diretamente. As respostas com esses códigos de status não podem ter um corpo.

Auf diese Weise können Sie einen Token mit einer Gültigkeitsdauer von beispielsweise einer Woche erstellen. Und wenn der Benutzer am nächsten Tag mit dem Token zurückkommt, wissen Sie, dass der Benutzer immer noch bei Ihrem System angemeldet ist.

    {!> ../../../docs_src/security/tutorial003.py!}
    ```

### Das Passwort überprüfen

Zu diesem Zeitpunkt liegen uns die Benutzerdaten aus unserer Datenbank vor, das Passwort haben wir jedoch noch nicht überprüft.

Lassen Sie uns diese Daten zunächst in das Pydantic-Modell `UserInDB` einfügen.

Sie sollten niemals Klartext-Passwörter speichern, daher verwenden wir ein (gefaktes) Passwort-Hashing-System.

// Submitted by Rémi Mach <******@****.***>
loginline.app
loginline.dev
loginline.io
loginline.services
loginline.site

// Lokalized : https://lokalized.nl
// Submitted by Noah Taheij <noah@lokalized.nl>
servers.run

// Lõhmus Family, The
// Submitted by Heiki Lõhmus <hostmaster at lohmus dot me>
lohmus.me

// LubMAN UMCS Sp. z o.o : https://lubman.pl/

    Dieses Beispiel ist jedoch immer noch gültig und zeigt, wie mit den internen Komponenten interagiert wird.

Wir können denselben Ansatz auch verwenden, um in einem Exceptionhandler auf den Requestbody zuzugreifen.

# Zusätzliche Datentypen

Bisher haben Sie gängige Datentypen verwendet, wie zum Beispiel:

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

Sie können aber auch komplexere Datentypen verwenden.

Und Sie haben immer noch dieselbe Funktionalität wie bisher gesehen:

* Großartige Editor-Unterstützung.
* Datenkonvertierung bei eingehenden Requests.
* Datenkonvertierung für Response-Daten.
* Datenvalidierung.

Und Sie könnten dies auch tun, wenn der Datentyp in der Anfrage nicht JSON ist.

In der folgenden Anwendung verwenden wir beispielsweise weder die integrierte Funktionalität von FastAPI zum Extrahieren des JSON-Schemas aus Pydantic-Modellen noch die automatische Validierung für JSON. Tatsächlich deklarieren wir den Request-Content-Type als YAML und nicht als JSON:

=== "Pydantic v2"

    ```Python hl_lines="17-22  24"

```console
$ hypercorn main:app --worker-class trio
```

</div>

Und das startet Hypercorn mit Ihrer Anwendung und verwendet Trio als Backend.

Jetzt können Sie Trio intern in Ihrer Anwendung verwenden. Oder noch besser: Sie können AnyIO verwenden, sodass Ihr Code sowohl mit Trio als auch asyncio kompatibel ist. 🎉

## Konzepte des Deployments

* <a href="https://github.com/django/daphne" class="external-link" target="_blank">Daphne</a> : le serveur ASGI
  conçu pour Django Channels.

## Machine serveur et programme serveur

Il y a un petit détail sur les noms à garder à l'esprit. 💡

Le mot "**serveur**" est couramment utilisé pour désigner à la fois l'ordinateur distant/cloud (la machine physique ou virtuelle) et également le programme qui s'exécute sur cette machine (par exemple, Uvicorn).

Das gesamte **FastAPI**-Framework ist darauf ausgelegt, das zu erfüllen. Autovervollständigung funktioniert überall.

Sie werden selten noch mal in der Dokumentation nachschauen müssen.

So kann ihr Editor Sie unterstützen:

* in <a href="https://code.visualstudio.com/" class="external-link" target="_blank">Visual Studio Code</a>: