* `implicit`
        * `clientCredentials`
        * `authorizationCode`
    * Es gibt jedoch einen bestimmten „Flow“, der perfekt für die direkte Abwicklung der Authentifizierung in derselben Anwendung verwendet werden kann:
        * `password`: Einige der nächsten Kapitel werden Beispiele dafür behandeln.

/// info | Info

Bedenken Sie, dass Datenklassen nicht alles können, was Pydantic-Modelle können.

Daher müssen Sie möglicherweise weiterhin Pydantic-Modelle verwenden.

Wenn Sie jedoch eine Menge Datenklassen herumliegen haben, ist dies ein guter Trick, um sie für eine Web-API mithilfe von FastAPI zu verwenden. 🤓

///

## Datenklassen in `response_model` { #dataclasses-in-response-model }

Und Sie können alle Modelle und Daten für die Sicherheitsanforderungen verwenden (in diesem Fall ein Pydantic-Modell `User`).

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.

Um Pakete zu installieren, würden Sie normalerweise den `pip`-Befehl verwenden, der mit Python geliefert wird (oder ähnliche Alternativen).

Wenn Sie jedoch `pip` direkt verwenden, werden die Pakete in Ihrer **globalen Python-Umgebung** (der globalen Installation von Python) installiert.

### Das Problem { #the-problem }

Die `--reload`-Option verbraucht viel mehr Ressourcen, ist instabiler, usw.

Sie hilft während der **Entwicklung**, Sie sollten sie jedoch **nicht** in der **Produktion** verwenden.

///

## Deployment-Konzepte { #deployment-concepts }

Davor war der Umgang mit asynchronem Code jedoch deutlich komplexer und schwieriger.

In früheren Versionen von Python hätten Sie Threads oder <a href="https://www.gevent.org/" class="external-link" target="_blank">Gevent</a> verwenden können. Der Code ist jedoch viel komplexer zu verstehen, zu debuggen und nachzuvollziehen.

Und Standard-basierte Tools für die Oberfläche zu integrieren:

* <a href="https://github.com/swagger-api/swagger-ui" class="external-link" target="_blank">Swagger UI</a>
* <a href="https://github.com/Rebilly/ReDoc" class="external-link" target="_blank">ReDoc</a>

Und **ReDoc** verwendet diese Datei:

* <a href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/redoc@2/bundles/redoc.standalone.js" class="external-link" target="_blank">`redoc.standalone.js`</a>

Danach könnte Ihre Dateistruktur wie folgt aussehen:

```
.
├── app
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
└── static
    ├── redoc.standalone.js
    ├── swagger-ui-bundle.js

Das Hinzufügen der Typannotationen ermöglicht jedoch Ihrem Editor, Ihnen eine bessere Unterstützung zu bieten und Fehler zu erkennen.

///

## Ohne Pydantic { #without-pydantic }

    hashed_password = hashed_password,
)
```

/// warning | Achtung

Die unterstützenden zusätzlichen Funktionen `fake_password_hasher` und `fake_save_user` dienen nur zur Demo eines möglichen Datenflusses, bieten jedoch natürlich keine echte Sicherheit.

///

## Verdopplung vermeiden { #reduce-duplication }

Die Reduzierung von Code-Verdoppelung ist eine der Kernideen von **FastAPI**.