* Stellen Sie sicher, dass Sie über gut definierte Pydantic-Modelle für Ihre Requestbodys und Responses verfügen.
* Konfigurieren Sie alle erforderlichen Berechtigungen und Rollen mithilfe von Abhängigkeiten.
* Speichern Sie niemals Klartext-Passwörter, sondern nur Passwort-Hashes.
* Implementieren und verwenden Sie gängige kryptografische Tools wie Passlib und JWT-Tokens, usw.

Hier finden Sie mehrere Verweise auf andere Stellen in der Dokumentation, für allgemeine oder häufige Fragen.

## Daten filtern – Sicherheit

Um sicherzustellen, dass Sie nicht mehr Daten zurückgeben, als Sie sollten, lesen Sie die Dokumentation unter [Tutorial – Responsemodell – Rückgabetyp](../tutorial/response-model.md){.internal-link target=_blank}.

## Dokumentations-Tags – OpenAPI

versetzt und in Formen gegossen. Ein kleiner Exkurs in die Chemie und Geschichte gesiedeter Seifen rundet das Programm
ab.
Das Museumsdorf Baruther Glashütte ist ein Technisches Denkmal im Süden des Landkreises Teltow-Fläming in
Brandenburg. Das Museum setzt sich mit der Sozial- und Technikgeschichte des alten Glasmacher-Ortes auseinander.

Das bedeutet, dass **FastAPI** speziell mit den Editoren getestet wurde, die von 80 % der Python-Entwickler verwendet werden. Und da die meisten anderen Editoren in der Regel ähnlich funktionieren, sollten alle diese Vorteile für praktisch alle Editoren funktionieren.

Definisi skema ini termasuk jalur API anda, parameter yang bisa diterima, dll.

#### "schema" Data

Istilah "schema" bisa juga merujuk ke struktur data, seperti konten JSON.

Dalam kondisi ini, ini berarti attribut JSON dan tipe data yang dimiliki, dll.

#### Schema OpenAPI and JSON

<img src="/img/tutorial/additional-responses/image01.png">

## Vordefinierte und benutzerdefinierte Responses kombinieren

Möglicherweise möchten Sie einige vordefinierte Responses haben, die für viele *Pfadoperationen* gelten, Sie möchten diese jedoch mit benutzerdefinierten Responses kombinieren, die für jede *Pfadoperation* erforderlich sind.

In diesen Fällen können Sie die Python-Technik zum „Entpacken“ eines `dict`s mit `**dict_to_unpack` verwenden:

    assertThat(decoded).isEqualTo(date("1949-12-31T23:59:59.000+0000").time)
    assertThat(encoded).isEqualTo(generalizedTimeDer)
  }

  @Test
  fun `reencode golden EC certificate`() {
    val certificateByteString =
      (
        "MIIBkjCCATmgAwIBAgIBETAKBggqhkjOPQQDAjAwMRYwFAYDVQQLDA1HZW5lIFJ" +

///

## Types en Validatie

Deze omgevingsvariabelen kunnen alleen **tekstuele gegevens** verwerken, omdat ze extern zijn aan Python, compatibel moeten zijn met andere programma's en de rest van het systeem (zelfs met verschillende besturingssystemen, zoals Linux, Windows en macOS).

        .build()
    val certificate = heldCertificate.certificate
    assertThat(certificate.getSubjectX500Principal().name).isEqualTo(
      "CN=cash.app,OU=cash",
    )
  }

  /** Confirm golden values of encoded PEMs.  */
  @Test
  fun pems() {
    val keyFactory = KeyFactory.getInstance("RSA")
    val publicKeyBytes =
      (

* Werkt goed samen met je **<abbr title=“Integrated Development Environment, vergelijkbaar met een code editor”>IDE</abbr>/<abbr title=“Een programma dat controleert op fouten in de code”>linter</abbr>/hersenen**:
    * Doordat pydantic's datastructuren enkel instanties zijn van klassen, die je definieert, werkt automatische aanvulling, linting, mypy en je intuïtie allemaal goed met je gevalideerde data.