Sie würden diese Editor-Unterstützung nicht erhalten, wenn Sie direkt mit `dict`, statt mit Pydantic-Modellen arbeiten würden.

Aber Sie müssen sich auch nicht weiter um die Modelle kümmern, hereinkommende Dicts werden automatisch in sie konvertiert. Und was Sie zurückgeben, wird automatisch nach JSON konvertiert.

## Bodys mit beliebigen `dict`s

Sie können einen Body auch als `dict` deklarieren, mit Schlüsseln eines Typs und Werten eines anderen Typs.

```JSON
{
  "detail": "Not authenticated"
}
```

### Inaktiver Benutzer

Versuchen Sie es nun mit einem inaktiven Benutzer und authentisieren Sie sich mit:

Benutzer: `alice`.

Passwort: `secret2`.

Und versuchen Sie, die Operation `GET` mit dem Pfad `/users/me` zu verwenden.

Sie erhalten die Fehlermeldung „Inactive user“:

```JSON
{
  "detail": "Inactive user"
}

```

</div>

////

### Umgebungsvariablen mit Python auslesen

Sie können Umgebungsvariablen auch außerhalb von Python im Terminal (oder mit einer anderen Methode) erstellen und diese dann mit Python auslesen.

Sie könnten zum Beispiel eine Datei `main.py` haben mit:

```Python hl_lines="3"
import os

name = os.getenv("MY_NAME", "World")
print(f"Hello {name} from Python")
```

/// tip | Tipp

<a href="https://typer.tiangolo.com" target="_blank"><img src="https://typer.tiangolo.com/img/logo-margin/logo-margin-vector.svg" style="width: 20%;"></a>

Ha egy olyan CLI alkalmazást fejlesztesz amit a parancssorban kell használni webes API helyett, tekintsd meg: <a href="https://typer.tiangolo.com/" class="external-link" target="_blank">**Typer**</a>.

**Typer** a FastAPI kistestvére. A **CLI-k FastAPI-ja**. ⌨️ 🚀

Dazu aktualisieren wir das Pydantic-Modell `TokenData` mit einem neuen Attribut `scopes`.

Durch die Validierung der Daten mit Pydantic können wir sicherstellen, dass wir beispielsweise präzise eine `list`e von `str`s mit den Scopes und einen `str` mit dem `username` haben.

Die Hierarchie ist wie folgt:

* **Uvicorn**: ein ASGI-Server
    * **Starlette**: (verwendet Uvicorn) ein Web-Mikroframework
        * **FastAPI**: (verwendet Starlette) ein API-Mikroframework mit mehreren zusätzlichen Funktionen zum Erstellen von APIs, mit Datenvalidierung, usw.

* **Uvicorn**:
    * Bietet die beste Leistung, da außer dem Server selbst nicht viel zusätzlicher Code vorhanden ist.

{"item_id":"foo"}
```

## Pfad-Parameter mit Typen

Sie können den Typ eines Pfad-Parameters in der Argumentliste der Funktion deklarieren, mit Standard-Python-Typannotationen:

{* ../../docs_src/path_params/tutorial002.py hl[7] *}

In diesem Fall wird `item_id` als `int` deklariert, also als Ganzzahl.

/// check

Dadurch erhalten Sie Editor-Unterstützung innerhalb Ihrer Funktion, mit Fehlerprüfungen, Codevervollständigung, usw.

Zum Beispiel sind in der URL:

```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10
```

... die Query-Parameter:

* `skip`: mit dem Wert `0`
* `limit`: mit dem Wert `10`

Da sie Teil der URL sind, sind sie „naturgemäß“ Strings.

Aber wenn Sie sie mit Python-Typen deklarieren (im obigen Beispiel als `int`), werden sie zu diesem Typ konvertiert, und gegen diesen validiert.

Und dann können sie es noch einmal versuchen, wohl wissend, dass es wahrscheinlich eher etwas mit `stanleyjobsox` als mit `johndoe` zu tun hat.

#### Ein „professioneller“ Angriff

Natürlich würden die Angreifer das alles nicht von Hand versuchen, sondern ein Programm dafür schreiben, möglicherweise mit Tausenden oder Millionen Tests pro Sekunde. Und würden jeweils nur einen zusätzlichen richtigen Buchstaben erhalten.

## Eine Anwendung mit Callbacks

Sehen wir uns das alles anhand eines Beispiels an.

Stellen Sie sich vor, Sie entwickeln eine Anwendung, mit der Sie Rechnungen erstellen können.

Diese Rechnungen haben eine `id`, einen optionalen `title`, einen `customer` (Kunde) und ein `total` (Gesamtsumme).

Der Benutzer Ihrer API (ein externer Entwickler) erstellt mit einem POST-Request eine Rechnung in Ihrer API.