Wir verifizieren, dass wir einen `username` erhalten, und extrahieren die Scopes.

Und dann validieren wir diese Daten mit dem Pydantic-Modell (wobei wir die `ValidationError`-Exception abfangen), und wenn wir beim Lesen des JWT-Tokens oder beim Validieren der Daten mit Pydantic einen Fehler erhalten, lösen wir die zuvor erstellte `HTTPException` aus.

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

Tatsächlich sind diese Codeblöcke nicht Teil des Markdowns, sondern Python-Dateien im Verzeichnis `./docs_src/`.

Und diese Python-Dateien werden beim Generieren der Site in die Dokumentation eingefügt.

### Dokumentation für Tests

Tatsächlich arbeiten die meisten Tests mit den Beispielquelldateien in der Dokumentation.

Dadurch wird sichergestellt, dass:

# Header-Parameter

So wie `Query`-, `Path`-, und `Cookie`-Parameter können Sie auch <abbr title='Header – Kopfzeilen, Header, Header-Felder: Schlüssel-Wert-Metadaten, die vom Client beim Request, und vom Server bei der Response gesendet werden'>Header</abbr>-Parameter definieren.

## `Header` importieren

Importieren Sie zuerst `Header`:

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="3"
    {!> ../../../docs_src/header_params/tutorial001_an_py310.py!}

Und Sie möchten eine Möglichkeit haben, dass sich das Frontend mithilfe eines **Benutzernamens** und eines **Passworts** beim Backend authentisieren kann.

Wir können **OAuth2** verwenden, um das mit **FastAPI** zu erstellen.

# Extramodelle

Fahren wir beim letzten Beispiel fort. Es gibt normalerweise mehrere zusammengehörende Modelle.

Insbesondere Benutzermodelle, denn:

* Das **hereinkommende Modell** sollte ein Passwort haben können.
* Das **herausgehende Modell** sollte kein Passwort haben.

* **WebSocket**-Unterstützung.
* Hintergrundaufgaben im selben Prozess.
* Ereignisse beim Starten und Herunterfahren.
* Testclient baut auf HTTPX auf.
* **CORS**, GZip, statische Dateien, Responses streamen.
* **Sitzungs- und Cookie**-Unterstützung.
* 100 % Testabdeckung.
* 100 % Typen annotierte Codebasis.

Wenn Sie mir dabei helfen können, **helfen Sie mir, FastAPI am Laufen zu erhalten** und sorgen dafür, dass es weiterhin **schneller und besser voranschreitet**. 🚀

## Beim Chat mitmachen

Treten Sie dem 👥 <a href="https://discord.gg/VQjSZaeJmf" class="external-link" target="_blank">Discord-Chatserver</a> 👥 bei und treffen Sie sich mit anderen Mitgliedern der FastAPI-Community.

!!! tip "Tipp"

## `async` oder nicht `async`

Da Abhängigkeiten auch von **FastAPI** aufgerufen werden (so wie Ihre *Pfadoperation-Funktionen*), gelten beim Definieren Ihrer Funktionen die gleichen Regeln.

Sie können `async def` oder einfach `def` verwenden.

```json
{
  "message": "Hello World"
}
```

Natürlich werden Sie wahrscheinlich viel bessere Möglichkeiten finden, Vorteil daraus zu ziehen, als JSON zu formatieren. 😉

## Standard-Response-Klasse

Beim Erstellen einer **FastAPI**-Klasseninstanz oder eines `APIRouter`s können Sie angeben, welche Response-Klasse standardmäßig verwendet werden soll.

Der Parameter, der das definiert, ist `default_response_class`.

... das scheitert, da die Typannotation kein Pydantic-Typ ist, und auch keine einzelne `Response`-Klasse, oder -Unterklasse, es ist eine Union (eines von beiden) von `Response` und `dict`.

### Responsemodell deaktivieren

Beim Beispiel oben fortsetzend, mögen Sie vielleicht die standardmäßige Datenvalidierung, -Dokumentation, -Filterung, usw., die von FastAPI durchgeführt wird, nicht haben.