# Über

## Über Sicherheit, APIs und Dokumentation

Das Verstecken Ihrer Dokumentationsoberflächen in der Produktion *sollte nicht* die Methode sein, Ihre API zu schützen.

Dadurch wird Ihrer API keine zusätzliche Sicherheit hinzugefügt, die *Pfadoperationen* sind weiterhin dort verfügbar, wo sie sich befinden.

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## Den Token zurückgeben

Die Response des `token`-Endpunkts muss ein JSON-Objekt sein.

Es sollte einen `token_type` haben. Da wir in unserem Fall „Bearer“-Token verwenden, sollte der Token-Typ "`bearer`" sein.

Und es sollte einen `access_token` haben, mit einem String, der unseren Zugriffstoken enthält.

Und wenn Sie alle verfügbaren Schemas (JSON-Schemas) in OpenAPI überprüfen, werden Sie feststellen, dass es zwei gibt, ein `Item-Input` und ein `Item-Output`.

Für `Item-Input` ist `description` **nicht erforderlich**, es hat kein rotes Sternchen.

Aber für `Item-Output` ist `description` **erforderlich**, es hat ein rotes Sternchen.

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/separate-openapi-schemas/image04.png">
</div>

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## Einstellungen in einer Abhängigkeit

In manchen Fällen kann es nützlich sein, die Einstellungen mit einer Abhängigkeit bereitzustellen, anstatt ein globales Objekt `settings` zu haben, das überall verwendet wird.

Dies könnte besonders beim Testen nützlich sein, da es sehr einfach ist, eine Abhängigkeit mit Ihren eigenen benutzerdefinierten Einstellungen zu überschreiben.

Hier wird es wichtig, in der Lage zu sein, <abbr title="greater than – größer als"><code>gt</code></abbr> zu deklarieren, und nicht nur <abbr title="greater than or equal – größer oder gleich"><code>ge</code></abbr>, da Sie hiermit bestimmen können, dass ein Wert, zum Beispiel, größer als `0` sein muss, obwohl er kleiner als `1` ist.

`0.5` wäre also ein gültiger Wert, aber nicht `0.0` oder `0`.

Jedes Attribut eines Pydantic-Modells hat einen Typ.

Aber dieser Typ kann selbst ein anderes Pydantic-Modell sein.

Sie können also tief verschachtelte JSON-„Objekte“ deklarieren, mit spezifischen Attributnamen, -typen, und -validierungen.

Alles das beliebig tief verschachtelt.

### Ein Kindmodell definieren

Wir können zum Beispiel ein `Image`-Modell definieren.

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="7-9"

```

### Es ausprobieren

Jetzt sollten Sie in der Lage sein, zu Ihrer Dokumentation auf <a href="http://127.0.0.1:8000/docs" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/docs</a> zu gehen und die Seite neu zuladen, die Assets werden nun vom neuen CDN geladen.

## JavaScript und CSS für die Dokumentation selbst hosten

## Zweite Abhängigkeit, „Dependable“ und „Dependant“

Dann können Sie eine weitere Abhängigkeitsfunktion (ein „Dependable“) erstellen, die gleichzeitig eine eigene Abhängigkeit deklariert (also auch ein „Dependant“ ist):

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="13"
{!> ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py!}
```

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//// tab | Python 3.9+

Schauen wir uns an, wie wir das machen können.

## pytest.mark.anyio

Wenn wir in unseren Tests asynchrone Funktionen aufrufen möchten, müssen unsere Testfunktionen asynchron sein. AnyIO stellt hierfür ein nettes Plugin zur Verfügung, mit dem wir festlegen können, dass einige Testfunktionen asynchron aufgerufen werden sollen.

## HTTPX