!!! tip "Tipp"
    Wenn Sie `Annotated` verwenden, ist das folgende nicht so wichtig / nicht notwendig.

Hier ein **kleiner Trick**, der nützlich sein kann, aber Sie werden ihn nicht oft brauchen.

Wenn Sie eines der folgenden Dinge tun möchten:

* den `q`-Parameter ohne `Query` oder irgendeinem Defaultwert deklarieren
* den Pfad-Parameter `item_id` mittels `Path` deklarieren

Weitere Informationen zum Übergeben von Daten an das Backend (mithilfe von `httpx` oder dem `TestClient`) finden Sie in der <a href="https://www.python-httpx.org" class="external-link" target="_blank">HTTPX-Dokumentation</a>.

!!! info
    Beachten Sie, dass der `TestClient` Daten empfängt, die nach JSON konvertiert werden können, keine Pydantic-Modelle.

Hier definieren wir die Konfiguration `env_file` innerhalb Ihrer Pydantic-`Settings`-Klasse und setzen den Wert auf den Dateinamen mit der dotenv-Datei, die wir verwenden möchten.

### Die `Settings` nur einmal laden mittels `lru_cache`

Und es wird funktionieren und **während der Entwicklung** nützlich sein.

Wenn Ihre Verbindung zum Server jedoch unterbrochen wird, wird der **laufende Prozess** wahrscheinlich abstürzen.

        * Daher muss sich der Benutzer irgendwann später erneut anmelden.
        * Und wenn der Token gestohlen wird, ist das Risiko geringer. Es handelt sich nicht um einen dauerhaften Schlüssel, der (in den meisten Fällen) für immer funktioniert.
* Das Frontend speichert diesen Token vorübergehend irgendwo.
* Der Benutzer klickt im Frontend, um zu einem anderen Abschnitt der Frontend-Web-Anwendung zu gelangen.

Auf diese Weise kann Ihr Editor Sie auch bei der Bearbeitung von Einträgen aus der Liste unterstützen:

<img src="/img/python-types/image05.png">

Ohne Typen ist das fast unmöglich zu erreichen.

Beachten Sie, dass die Variable `item` eines der Elemente in der Liste `items` ist.

Und trotzdem weiß der Editor, dass es sich um ein `str` handelt, und bietet entsprechende Unterstützung.

So ist Ihr Anwendungscode, dank der Verwendung von `secrets.compare_digest()`, vor dieser ganzen Klasse von Sicherheitsangriffen geschützt.

### Den Error zurückgeben

## Die Instanz parametrisieren

Und jetzt können wir `__init__` verwenden, um die Parameter der Instanz zu deklarieren, die wir zum `Parametrisieren` der Abhängigkeit verwenden können:

=== "Python 3.9+"

    ```Python hl_lines="9"
    {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py39.py!}
    ```

=== "Python 3.8+"

Sie müssen `WSGIMiddleware` importieren.

Wrappen Sie dann die WSGI-Anwendung (z. B. Flask) mit der Middleware.

Und dann mounten Sie das auf einem Pfad.

```Python hl_lines="2-3  23"
{!../../../docs_src/wsgi/tutorial001.py!}
```

## Es ansehen

Jetzt wird jede Anfrage unter dem Pfad `/v1/` von der Flask-Anwendung verarbeitet.

Und der Rest wird von **FastAPI** gehandhabt.

Diese Parameter werden von **FastAPI** verwendet, um die Abhängigkeit „aufzulösen“.

In beiden Fällen wird sie haben:

* Einen optionalen `q`-Query-Parameter, der ein `str` ist.
* Einen `skip`-Query-Parameter, der ein `int` ist, mit einem Defaultwert `0`.
* Einen `limit`-Query-Parameter, der ein `int` ist, mit einem Defaultwert `100`.

In beiden Fällen werden die Daten konvertiert, validiert, im OpenAPI-Schema dokumentiert, usw.

## Verwendung