Wenn Sie `examples` innerhalb eines Pydantic-Modells hinzufügen, indem Sie `schema_extra` oder `Field(examples=["something"])` verwenden, wird dieses Beispiel dem **JSON-Schema** für dieses Pydantic-Modell hinzugefügt.

Und dieses **JSON-Schema** des Pydantic-Modells ist in der **OpenAPI** Ihrer API enthalten und wird dann in der Benutzeroberfläche der Dokumentation verwendet.

Der Vorteil, eine Exception auszulösen (`raise`), statt sie zurückzugeben (`return`) wird im Abschnitt über Abhängigkeiten und Sicherheit klarer werden.

    Beachten Sie, dass wir in der *Pfadoperation-Funktion* nur eine einzige Abhängigkeit deklarieren, den `query_or_cookie_extractor`.

    Aber **FastAPI** wird wissen, dass es zuerst `query_extractor` auflösen muss, um dessen Resultat `query_or_cookie_extractor` zu übergeben, wenn dieses aufgerufen wird.

```mermaid
graph TB

query_extractor(["query_extractor"])
query_or_cookie_extractor(["query_or_cookie_extractor"])

    * Wenn Sie Uvicorn direkt ausführen würden, würden Sie anstelle von `--bind 0.0.0.0:80` (die Gunicorn-Option) stattdessen `--host 0.0.0.0` und `--port 80` verwenden.

In der Ausgabe können Sie sehen, dass die **PID** (Prozess-ID) jedes Prozesses angezeigt wird (es ist nur eine Zahl).

Sie können sehen, dass:

Danach ist die gesamte Verarbeitungslogik dieselbe.

Aufgrund unserer Änderungen in `GzipRequest.body` wird der Requestbody jedoch bei Bedarf automatisch dekomprimiert, wenn er von **FastAPI** geladen wird.

## Zugriff auf den Requestbody in einem Exceptionhandler

!!! tip "Tipp"

Das Wort **Prozess** wird normalerweise spezifischer verwendet und bezieht sich nur auf das, was im Betriebssystem ausgeführt wird (wie im letzten Punkt oben):

* Ein bestimmtes Programm, während es auf dem Betriebssystem **ausgeführt** wird.
    * Dies bezieht sich weder auf die Datei noch auf den Code, sondern **speziell** auf das, was vom Betriebssystem **ausgeführt** und verwaltet wird.

```

### Template-Kontextwerte

Im HTML, welches enthält:

{% raw %}

```jinja
Item ID: {{ id }}
```

{% endraw %}

... wird die `id` angezeigt, welche dem „Kontext“-`dict` entnommen wird, welches Sie übergeben haben:

```Python
{"id": id}
```

Mit beispielsweise einer ID `42` würde das wie folgt gerendert werden:

```html
Item ID: 42
```

Erstellen Sie eine Variable `ALGORITHM` für den Algorithmus, der zum Signieren des JWT-Tokens verwendet wird, und setzen Sie sie auf `"HS256"`.

Erstellen Sie eine Variable für das Ablaufdatum des Tokens.

Definieren Sie ein Pydantic-Modell, das im Token-Endpunkt für die Response verwendet wird.

Erstellen Sie eine Hilfsfunktion, um einen neuen Zugriffstoken zu generieren.

=== "Python 3.10+"

... dann hat Python eine kleine Spezial-Syntax für Sie.

Übergeben Sie der Funktion `*` als ersten Parameter.

    * Wird in Requests und Responses als `str` dargestellt.
* `datetime.datetime`:
    * Ein Python-`datetime.datetime`.
    * Wird in Requests und Responses als `str` im ISO 8601-Format dargestellt, etwa: `2008-09-15T15:53:00+05:00`.
* `datetime.date`:
    * Python-`datetime.date`.
    * Wird in Requests und Responses als `str` im ISO 8601-Format dargestellt, etwa: `2008-09-15`.