Sie können das bereits in der interaktiven Dokumentation ausprobieren:

<img src="/img/tutorial/security/image03.png">

Wir überprüfen im Moment noch nicht die Gültigkeit des Tokens, aber das ist bereits ein Anfang.

## Zusammenfassung { #recap }

Donc, avec ces mêmes déclarations de type Python, **FastAPI** vous fournit de la validation de données.

Notez que l'erreur mentionne le point exact où la validation n'a pas réussi.

Ce qui est incroyablement utile au moment de développer et débugger du code qui interagit avec votre API.

///

## Documentation

    checkState(count() > 1);
    return sumOfProductsOfDeltas / (count() - 1);
  }

  /**
   * Returns the <a href="http://mathworld.wolfram.com/CorrelationCoefficient.html">Pearson's or
   * product-moment correlation coefficient</a> of the values. The count must greater than one, and
   * the {@code x} and {@code y} values must both have non-zero population variance (i.e. {@code

{* ../../docs_src/settings/app02_an_py39/main.py hl[6,12:13] *}

/// tip | Tipp

Wir werden das `@lru_cache` in Kürze besprechen.

Im Moment nehmen Sie an, dass `get_settings()` eine normale Funktion ist.

///

Und dann können wir das von der *Pfadoperation-Funktion* als Abhängigkeit einfordern und es überall dort verwenden, wo wir es brauchen.

Maintenant, imaginez que vous êtes en train de créer cette fonction, mais avec des annotations de type cette fois.

Au même moment que durant l'exemple précédent, vous essayez de déclencher l'auto-complétion et vous voyez :

<img src="/img/python-types/image02.png">

Mais à un moment donné il n'y avait pas d'autre option que de créer quelque chose qui offrait toutes ces
fonctionnalités, en reprenant et en combinant de la meilleure façon possible les meilleures idées des outils
précédents, en utilisant des fonctionnalités du langage qui n'étaient même pas disponibles auparavant (type hints depuis Python 3.6+).

## Outils précédents

It's called "asynchronous" because the computer / program doesn't have to be "synchronized" with the slow task, waiting for the exact moment that the task finishes, while doing nothing, to be able to take the task result and continue the work.

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image06.png">

In diesem Fall haben Sie:

* `ItemsService`
* `UsersService`

### Client-Methodennamen { #client-method-names }

Im Moment sehen die generierten Methodennamen wie `createItemItemsPost` nicht sehr sauber aus:

```TypeScript
ItemsService.createItemItemsPost({name: "Plumbus", price: 5})
```

Wichtig ist, dass **der erste *Typ-Parameter***, den Sie `Annotated` übergeben, der **tatsächliche Typ** ist. Der Rest sind Metadaten für andere Tools.

Im Moment müssen Sie nur wissen, dass `Annotated` existiert, und dass es Standard-Python ist. 😎

Später werden Sie sehen, wie **mächtig** es sein kann.

/// tip | Tipp

Für die Produktion würden Sie wahrscheinlich ein Migrationsskript verwenden, das ausgeführt wird, bevor Sie Ihre App starten. 🤓

/// tip | Tipp

SQLModel wird Migrationstools haben, die Alembic wrappen, aber im Moment können Sie <a href="https://alembic.sqlalchemy.org/en/latest/" class="external-link" target="_blank">Alembic</a> direkt verwenden.

///

### Einen Helden erstellen { #create-a-hero }