Damit wird auch vermieden, neue Entwickler möglicherweise zu verwirren, die einen nicht verwendeten Parameter in Ihrem Code sehen und ihn für unnötig halten könnten.

!!! info
    In diesem Beispiel verwenden wir zwei erfundene benutzerdefinierte Header `X-Key` und `X-Token`.

    ```

## Den `username` und das Format der Daten überprüfen

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.

# Beispiel-Request-Daten deklarieren

Sie können Beispiele für die Daten deklarieren, die Ihre Anwendung empfangen kann.

Hier sind mehrere Möglichkeiten, das zu tun.

## Zusätzliche JSON-Schemadaten in Pydantic-Modellen

Sie können `examples` („Beispiele“) für ein Pydantic-Modell deklarieren, welche dem generierten JSON-Schema hinzugefügt werden.

=== "Python 3.10+ Pydantic v2"

    ```Python hl_lines="13-24"

Als Nächstes werden die Daten konvertiert und validiert. Wenn Sie also dieses `settings`-Objekt verwenden, verfügen Sie über Daten mit den von Ihnen deklarierten Typen (z. B. ist `items_per_user` ein `int`).

### `settings` verwenden

# Cookie-Parameter

So wie `Query`- und `Path`-Parameter können Sie auch <abbr title='Cookie – „Keks“: Mechanismus, der kurze Daten in Textform im Browser des Benutzers speichert und abfragt'>Cookie</abbr>-Parameter definieren.

## `Cookie` importieren

Importieren Sie zuerst `Cookie`:

=== "Python 3.10+"

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

=== "Python 3.9+"

* Selbst Abhängigkeiten können Abhängigkeiten haben, woraus eine Hierarchie oder ein **„Graph“ von Abhängigkeiten** entsteht.
* Alles **automatisch gehandhabt** durch das Framework.
* Alle Abhängigkeiten können Daten von Anfragen anfordern und das Verhalten von **Pfadoperationen** und der automatisierten Dokumentation **modifizieren**.

Das Einzige, was die von `GzipRequest.get_route_handler` zurückgegebene Funktion anders macht, ist die Konvertierung von `Request` in ein `GzipRequest`.

Dabei kümmert sich unser `GzipRequest` um die Dekomprimierung der Daten (falls erforderlich), bevor diese an unsere *Pfadoperationen* weitergegeben werden.

Danach ist die gesamte Verarbeitungslogik dieselbe.

* die Daten des Clients über das Netzwerk empfangen wurden
* die von Ihrem Programm gesendeten Daten vom Client über das Netzwerk empfangen wurden
* der Inhalt einer Datei vom System von der Festplatte gelesen und an Ihr Programm übergeben wurde

    return durationsPerTestProject
        .mapValues { (_, durations) -> durations.flatten().map { it.scenario } }
}

class EmptyTestProjectBucket(private val index: Int) : PerformanceTestBucket {
    override

Schauen wir uns an, wie wir das machen können.

## pytest.mark.anyio