```Python
if not (credentials.username == "stanleyjobson") or not (credentials.password == "swordfish"):
    # Einen Error zurückgeben
    ...
```

Aber durch die Verwendung von `secrets.compare_digest()` ist dieser Code sicher vor einer Art von Angriffen, die „Timing-Angriffe“ genannt werden.

### Timing-Angriffe

Aber was ist ein „Timing-Angriff“?

Der nimmt ein `dict` entgegen, die Schlüssel sind Statuscodes für jede Response, wie etwa `200`, und die Werte sind andere `dict`s mit den Informationen für jede Response.

Jedes dieser Response-`dict`s kann einen Schlüssel `model` haben, welcher ein Pydantic-Modell enthält, genau wie `response_model`.

**FastAPI** nimmt dieses Modell, generiert dessen JSON-Schema und fügt es an der richtigen Stelle in OpenAPI ein.

Ein Beispiel könnte sein, dass Sie einen externen Authentifizierungsanbieter haben, mit dem Sie sich verbinden müssen.

Sie senden ihm ein Token und er gibt einen authentifizierten Benutzer zurück.

Dieser Anbieter berechnet Ihnen möglicherweise Gebühren pro Anfrage, und der Aufruf könnte etwas länger dauern, als wenn Sie einen vordefinierten Scheinbenutzer für Tests hätten.

    full_name = user_dict["full_name"],
)
```

#### Ein Pydantic-Modell aus den Inhalten eines anderen erstellen.

Da wir in obigem Beispiel `user_dict` mittels `user_in.dict()` erzeugt haben, ist dieser Code:

```Python
user_dict = user_in.dict()
UserInDB(**user_dict)
```

äquivalent zu:

```Python
UserInDB(**user_in.dict())
```

# How-To – Rezepte

Hier finden Sie verschiedene Rezepte und „How-To“-Anleitungen zu **verschiedenen Themen**.

Die meisten dieser Ideen sind mehr oder weniger **unabhängig**, und in den meisten Fällen müssen Sie diese nur studieren, wenn sie direkt auf **Ihr Projekt** anwendbar sind.

Wenn etwas für Ihr Projekt interessant und nützlich erscheint, lesen Sie es, andernfalls überspringen Sie es einfach.

!!! tip "Tipp"

Dort könnten Sie mir als Dankeschön einen Kaffee spendieren ☕️. 😄

Und Sie können auch Silber- oder Gold-Sponsor für FastAPI werden. 🏅🎉

## Die Tools sponsern, die FastAPI unterstützen

Wie Sie in der Dokumentation gesehen haben, steht FastAPI auf den Schultern von Giganten, Starlette und Pydantic.

Das `directory="static"` bezieht sich auf den Namen des Verzeichnisses, das Ihre statischen Dateien enthält.

Das `name="static"` gibt dieser Unteranwendung einen Namen, der intern von **FastAPI** verwendet werden kann.

Alle diese Parameter können anders als "`static`" lauten, passen Sie sie an die Bedürfnisse und spezifischen Details Ihrer eigenen Anwendung an.

    Und viele Teams verwenden ausschließlich `PUT`, selbst für nur Teil-Aktualisierungen.

    Es steht Ihnen **frei**, das zu verwenden, was Sie möchten, **FastAPI** legt Ihnen keine Einschränkungen auf.

    Aber dieser Leitfaden zeigt Ihnen mehr oder weniger, wie die beiden normalerweise verwendet werden.

### Pydantics `exclude_unset`-Parameter verwenden

    Mehr erfahren Sie am Ende dieser Seite.

## Zusätzliche Argumente für `Field`

Wenn Sie `Field()` mit Pydantic-Modellen verwenden, können Sie ebenfalls zusätzliche `examples` deklarieren:

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="2  8-11"

Aber für `Item-Output` ist `description` **erforderlich**, es hat ein rotes Sternchen.

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/separate-openapi-schemas/image04.png">
</div>

Mit dieser Funktion von **Pydantic v2** ist Ihre API-Dokumentation **präziser**, und wenn Sie über automatisch generierte Clients und SDKs verfügen, sind diese auch präziser, mit einer besseren **Entwicklererfahrung** und Konsistenz. 🎉