ultimative Ziel darin, **Ihre API-Clients** auf **sichere** Weise zu versorgen, um **Unterbrechungen** zu vermeiden und die **Rechenressourcen** (z. B. entfernte Server/virtuelle Maschinen) so effizient wie möglich zu nutzen. 🚀

Ich erzähle Ihnen hier etwas mehr über diese **Konzepte**, was Ihnen hoffentlich die **Intuition** gibt, die Sie benötigen, um zu entscheiden, wie Sie Ihre API in sehr unterschiedlichen Umgebungen deployen, möglicherweise sogar in **zukünftigen**, die jetzt noch nicht existieren....

COPY ./app /code/app

# (1)!
CMD ["fastapi", "run", "app/main.py", "--port", "80", "--workers", "4"]
```

1. Hier verwenden wir die `--workers` Befehlszeilenoption, um die Anzahl der Worker auf 4 festzulegen.

Hier sind einige Beispiele, wann das sinnvoll sein könnte:

#### Eine einfache Anwendung { #a-simple-app }

# Beispiel-Request-Daten deklarieren { #declare-request-example-data }

Sie können Beispiele für die Daten deklarieren, die Ihre App empfangen kann.

Hier sind mehrere Möglichkeiten, das zu tun.

## Zusätzliche JSON-Schemadaten in Pydantic-Modellen { #extra-json-schema-data-in-pydantic-models }

Sie können `examples` („Beispiele“) für ein Pydantic-Modell deklarieren, welche dem generierten JSON-Schema hinzugefügt werden.

Hier hinzugefügte Tests werden von allen Erstellern sprachsspezifischer Prompts gesehen.

So verwenden:

* Einen sprachsspezifischen Prompt haben – `docs/{language code}/llm-prompt.md`.

Diese Beispiele sind bewusst einfach gehalten, zeigen aber, wie alles funktioniert.

In den Kapiteln zum Thema Sicherheit gibt es Hilfsfunktionen, die auf die gleiche Weise implementiert werden.

Wenn Sie das hier alles verstanden haben, wissen Sie bereits, wie diese Sicherheits-Hilfswerkzeuge unter der Haube funktionieren.

///

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.

JWT kann auch für andere Dinge verwendet werden, abgesehen davon, einen Benutzer zu identifizieren und ihm zu erlauben, Operationen direkt auf Ihrer API auszuführen.

async def needy_dependency(fresh_value: str = Depends(get_value, use_cache=False)):
    return {"fresh_value": fresh_value}
```

////

## Zusammenfassung { #recap }

Abgesehen von all den ausgefallenen Wörtern, die hier verwendet werden, ist das **Dependency Injection**-System recht simpel.

Einfach Funktionen, die genauso aussehen wie *Pfadoperation-Funktionen*.

> Was ist die Geschichte dieses Projekts? Es scheint aus dem Nichts in ein paar Wochen zu etwas Großartigem geworden zu sein [...]

Hier ist ein wenig über diese Geschichte.

## Alternativen { #alternatives }

{* ../../docs_src/middleware/tutorial001_py310.py hl[10,12:13] *}

/// tip | Tipp

Hier verwenden wir [`time.perf_counter()`](https://docs.python.org/3/library/time.html#time.perf_counter) anstelle von `time.time()`, da es für diese Anwendungsfälle präziser sein kann. 🤓

///

Aber wenn Sie wollen, dass ein Query-Parameter erforderlich ist, vergeben Sie einfach keinen Defaultwert:

{* ../../docs_src/query_params/tutorial005_py310.py hl[6:7] *}

Hier ist `needy` ein erforderlicher Query-Parameter vom Typ `str`.

Wenn Sie in Ihrem Browser eine URL wie:

```
http://127.0.0.1:8000/items/foo-item
```