* Importieren Sie `HTTPBasic` und `HTTPBasicCredentials`.
* Erstellen Sie mit `HTTPBasic` ein „`security`-Schema“.
* Verwenden Sie dieses `security` mit einer Abhängigkeit in Ihrer *Pfadoperation*.
* Diese gibt ein Objekt vom Typ `HTTPBasicCredentials` zurück:
    * Es enthält den gesendeten `username` und das gesendete `password`.

{* ../../docs_src/security/tutorial006_an_py39.py hl[4,8,12] *}

```

</div>

/// note | Hinweis

Der Befehl `uvicorn main:app` bezieht sich auf:

* `main`: die Datei `main.py` (das Python-„Modul“).
* `app`: das Objekt, das innerhalb von `main.py` mit der Zeile `app = FastAPI()` erstellt wurde.

Es ist äquivalent zu:

```Python
from main import app
```

///

{* ../../docs_src/security/tutorial004_an_py310.py hl[118:133] *}

### Technische Details zum JWT-„Subjekt“ `sub` { #technical-details-about-the-jwt-subject-sub }

Die JWT-Spezifikation besagt, dass es einen Schlüssel `sub` mit dem Subjekt des Tokens gibt.

Die Verwendung ist optional, aber dort würden Sie die Identifikation des Benutzers speichern, daher verwenden wir das hier.

Er nimmt eine Liste entgegen, die für jeden Tag ein <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">Dictionary</abbr> enthält.

Jedes Dictionary kann Folgendes enthalten:

Zum Beispiel deklariert das obige Modell ein JSON „`object`“ (oder Python-<abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">`dict`</abbr>) wie dieses:

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "description": "An optional description",
    "price": 45.2,
    "tax": 3.5

Hier simulieren wir den langsamen *Startup*, das Laden des Modells, indem wir die (Fake-)Modellfunktion vor dem `yield` in das <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">Dictionary</abbr> mit Modellen für maschinelles Lernen einfügen. Dieser Code wird ausgeführt, **bevor** die Anwendung **beginnt, Requests entgegenzunehmen**, während des *Startups*.

    * `Path()`
    * `Query()`
    * `Header()`
    * `Cookie()`

///

Sie erhalten Inline-Fehlerberichte für die von Ihnen gesendeten Daten:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image04.png">

Das Response-Objekt hat auch automatische Vervollständigung:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image05.png">

## FastAPI-Anwendung mit Tags { #fastapi-app-with-tags }

* Einen optionalen Query-Parameter `limit`, der ein `int` ist und standardmäßig `100` ist.

Und dann wird einfach ein <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">`dict`</abbr> zurückgegeben, welches diese Werte enthält.

/// info | Info

FastAPI unterstützt (und empfiehlt die Verwendung von) `Annotated` seit Version 0.95.0.

„Marshalling“, „Konvertierung“ genannt">„Serialisierung“</abbr>, welche Daten aus dem Code (Python) entnimmt und in etwas umwandelt, was durch das Netzwerk gesendet werden kann. Beispielsweise das Konvertieren eines Objekts, welches Daten aus einer Datenbank enthält, in ein JSON-Objekt. Konvertieren von `datetime`-Objekten in Strings, usw.

Eine weitere wichtige Funktion, benötigt von APIs, ist die Datenvalidierung, welche sicherstellt, dass die Daten unter gegebenen Umständen gültig sind....