Es kann jedoch Fälle geben, in denen Sie Parameter für eine Abhängigkeit festlegen möchten, ohne viele verschiedene Funktionen oder Klassen zu deklarieren.

Stellen wir uns vor, wir möchten eine Abhängigkeit haben, die prüft, ob ein Query-Parameter `q` einen vordefinierten Inhalt hat.

Aber wir wollen diesen vordefinierten Inhalt per Parameter festlegen können.

## Eine „aufrufbare“ Instanz

/// tip | "Tipp"

Eine Datei, die mit einem Punkt (`.`) beginnt, ist eine versteckte Datei in Unix-ähnlichen Systemen wie Linux und macOS.

Aber eine dotenv-Datei muss nicht unbedingt genau diesen Dateinamen haben.

///

Trotzdem können Sie das in **FastAPI** tun, indem Sie eines der internen Tools von Starlette verwenden.

Die Dokumentation würde weiterhin funktionieren, allerdings wird nicht dokumentiert werden, dass der Parameter ein Pfad sein sollte.

### Pfad Konverter

Mittels einer Option direkt von Starlette können Sie einen *Pfad-Parameter* deklarieren, der einen Pfad enthalten soll, indem Sie eine URL wie folgt definieren:

```

OpenAPI definiert die folgenden Sicherheitsschemas:

* `apiKey`: ein anwendungsspezifischer Schlüssel, der stammen kann von:
    * Einem Query-Parameter.
    * Einem Header.
    * Einem Cookie.
* `http`: Standard-HTTP-Authentifizierungssysteme, einschließlich:
    * `bearer`: ein Header `Authorization` mit dem Wert `Bearer` plus einem Token. Dies wird von OAuth2 geerbt.
    * HTTP Basic Authentication.
    * HTTP Digest, usw.

# JSON-kompatibler Encoder

Es gibt Fälle, da möchten Sie einen Datentyp (etwa ein Pydantic-Modell) in etwas konvertieren, das kompatibel mit JSON ist (etwa ein `dict`, eine `list`e, usw.).

Zum Beispiel, wenn Sie es in einer Datenbank speichern möchten.

Dafür bietet **FastAPI** eine Funktion `jsonable_encoder()`.

## `jsonable_encoder` verwenden

Stellen wir uns vor, Sie haben eine Datenbank `fake_db`, die nur JSON-kompatible Daten entgegennimmt.

Zum Beispiel könnten Sie **ein Dict zurückgeben** wollen, oder ein Datenbank-Objekt, aber **es als Pydantic-Modell deklarieren**. Auf diese Weise übernimmt das Pydantic-Modell alle Datendokumentation, -validierung, usw. für das Objekt, welches Sie zurückgeben (z. B. ein Dict oder ein Datenbank-Objekt).

Sie sind jedoch nicht auf die Verwendung von bestimmten Datenmodellen, Klassen, oder Typen beschränkt.

Möchten Sie eine `id` und eine `email` und keinen `username` in Ihrem Modell haben? Kein Problem. Sie können dieselben Tools verwenden.

Durch die Validierung der Daten mit Pydantic können wir sicherstellen, dass wir beispielsweise präzise eine `list`e von `str`s mit den Scopes und einen `str` mit dem `username` haben.

Anstelle beispielsweise eines `dict`s oder etwas anderem, was später in der Anwendung zu Fehlern führen könnte und darum ein Sicherheitsrisiko darstellt.

Und mit allen gleichzeitig kompatibel sein.

///

Erstellen Sie eine Hilfsfunktion, um ein vom Benutzer stammendes Passwort zu hashen.

Und eine weitere, um zu überprüfen, ob ein empfangenes Passwort mit dem gespeicherten Hash übereinstimmt.

Und noch eine, um einen Benutzer zu authentifizieren und zurückzugeben.

//// tab | Python 3.10+

* `https://www.googleapis.com/auth/drive` wird von Google verwendet.

/// info

In OAuth2 ist ein „Scope“ nur ein String, der eine bestimmte erforderliche Berechtigung deklariert.

Es spielt keine Rolle, ob er andere Zeichen wie `:` enthält oder ob es eine URL ist.

Diese Details sind implementierungsspezifisch.

Für OAuth2 sind es einfach nur Strings.

///