```

!!! check
    Beachten Sie, dass der Wert, den Ihre Funktion erhält und zurückgibt, die Zahl `3` ist, also ein `int`. Nicht der String `"3"`, also ein `str`.

    Sprich, mit dieser Typdeklaration wird **FastAPI** die Anfrage automatisch <abbr title="Den String, der von einer HTTP Anfrage kommt, in Python-Objekte konvertieren">„parsen“</abbr>.

## Datenvalidierung

# Sicherheit – Erste Schritte

Stellen wir uns vor, dass Sie Ihre **Backend**-API auf einer Domain haben.

Und Sie haben ein **Frontend** auf einer anderen Domain oder in einem anderen Pfad derselben Domain (oder in einer mobilen Anwendung).

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.

Konkret geht es darum, Uvicorn, Starlette und FastAPI miteinander zu vergleichen (neben vielen anderen Tools).

Je einfacher das Problem, welches durch das Tool gelöst wird, desto besser ist die Performanz. Und die meisten Benchmarks testen nicht die zusätzlichen Funktionen, welche das Tool bietet.

Die Hierarchie ist wie folgt:

* **Uvicorn**: ein ASGI-Server

    Der Teil mit `Union[str, None]` erlaubt es Ihrem Editor, Sie besser zu unterstützen, aber er sagt FastAPI nicht, dass dieser Parameter optional ist.

Jetzt können wir `Query` weitere Parameter übergeben. Fangen wir mit dem `max_length` Parameter an, der auf Strings angewendet wird:

```Python

* Wenn Sie in Geberlaune sind, können Sie versuchen, selbst ein solches Beispiel zu erstellen, nur basierend auf der Beschreibung des Problems. Denken Sie jedoch daran, dass dies viel Zeit in Anspruch nehmen kann und dass es besser sein kann, zunächst um eine Klärung des Problems zu bitten.

### Lösungen vorschlagen

Auf diese Weise können Sie in vielen Fällen etwas über Container und Docker lernen und dieses Wissen mit vielen verschiedenen Tools und Komponenten wiederverwenden.

Sie würden also **mehrere Container** mit unterschiedlichen Dingen ausführen, wie einer Datenbank, einer Python-Anwendung, einem Webserver mit einer React-Frontend-Anwendung, und diese über ihr internes Netzwerk miteinander verbinden.

Weil Verdoppelung von Code die Wahrscheinlichkeit von Fehlern, Sicherheitsproblemen, Desynchronisation (Code wird nur an einer Stelle verändert, aber nicht an einer anderen), usw. erhöht.

Unsere Modelle teilen alle eine Menge der Daten und verdoppeln Attribut-Namen und -Typen.

Das können wir besser machen.

# Statische Assets der Dokumentationsoberfläche (selbst hosten)

Die API-Dokumentation verwendet **Swagger UI** und **ReDoc**, und jede dieser Dokumentationen benötigt einige JavaScript- und CSS-Dateien.

Und es wird entsprechend annotiert/dokumentiert.

## Verschachtelte Modelle

Jedes Attribut eines Pydantic-Modells hat einen Typ.

Aber dieser Typ kann selbst ein anderes Pydantic-Modell sein.

Sie können also tief verschachtelte JSON-„Objekte“ deklarieren, mit spezifischen Attributnamen, -typen, und -validierungen.

Alles das beliebig tief verschachtelt.

Das würde einer Drittanbieteranwendung passieren, die versucht, auf eine dieser *Pfadoperationen* mit einem Token zuzugreifen, das von einem Benutzer bereitgestellt wurde, abhängig davon, wie viele Berechtigungen der Benutzer dieser Anwendung erteilt hat.

## Über Integrationen von Drittanbietern