**erinnern**, die Argumente der Funktion zu übergeben, damit es richtig funktioniert. Ansonsten erhalten Sie unerwartete Werte (z. B. `QueryInfo` oder etwas Ähnliches, statt `str`). Ihr Editor kann ihnen nicht helfen, und Python wird die Funktion ohne Beschwerden ausführen, es sei denn, die Operationen innerhalb lösen einen Fehler aus.

Da `Annotated` mehrere Metadaten haben kann, können Sie dieselbe Funktion auch mit anderen Tools verwenden, wie etwa <a href="https://typer.tiangolo.com/" class="external-link"...

Sie deklarieren die „Form“ der Daten als Klassen mit Attributen.

Und jedes Attribut hat einen Typ.

Dann erzeugen Sie eine Instanz dieser Klasse mit einigen Werten, und Pydantic validiert die Werte, konvertiert sie in den passenden Typ (falls notwendig) und gibt Ihnen ein Objekt mit allen Daten.

Und Sie erhalten volle Editor-Unterstützung für dieses Objekt.

Standardmäßig erstellt **FastAPI** einen `server` im OpenAPI-Schema mit der URL für den `root_path`.

Sie können aber auch andere alternative `server` bereitstellen, beispielsweise wenn Sie möchten, dass *dieselbe* Dokumentationsoberfläche mit einer Staging- und Produktionsumgebung interagiert.

Im Allgemeinen handelt es sich bei ASGI-Middleware um Klassen, die als erstes Argument eine ASGI-Anwendung erwarten.

In der Dokumentation für ASGI-Middlewares von Drittanbietern wird Ihnen wahrscheinlich gesagt, etwa Folgendes zu tun:

```Python
from unicorn import UnicornMiddleware

app = SomeASGIApp()

new_app = UnicornMiddleware(app, some_config="rainbow")
```

mehrere Pydantic-Modelle und vererben Sie je nach Bedarf.

Sie brauchen kein einzelnes Datenmodell pro Einheit, wenn diese Einheit verschiedene Zustände annehmen kann. So wie unsere Benutzer-„Einheit“, welche einen Zustand mit `password`, einen mit `password_hash` und einen ohne Passwort hatte....

# Aktuellen Benutzer abrufen

Im vorherigen Kapitel hat das Sicherheitssystem (das auf dem Dependency Injection System basiert) der *Pfadoperation-Funktion* einen `token` vom Typ `str` überreicht:

=== "Python 3.9+"

    ```Python hl_lines="12"
    {!> ../../../docs_src/security/tutorial001_an_py39.py!}
    ```

=== "Python 3.8+"

    ```Python hl_lines="11"
    {!> ../../../docs_src/security/tutorial001_an.py!}
    ```

    !!! tip "Tipp"
        Bevorzugen Sie die `Annotated`-Version, falls möglich.

    ```Python hl_lines="8-9"
    {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial005.py!}
    ```

Diese deklariert einen optionalen Abfrageparameter `q` vom Typ `str` und gibt ihn dann einfach zurück.

Das ist recht einfach (nicht sehr nützlich), hilft uns aber dabei, uns auf die Funktionsweise der Unterabhängigkeiten zu konzentrieren.

    ```

## 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.

... Aber hier möchte ich Ihnen die Gemeinschaft vorstellen.

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**FastAPI** erhält eine Menge Unterstützung aus der Gemeinschaft. Und ich möchte ihre Beiträge hervorheben.

Das sind die Menschen, die:

Sie können eine Umgebungsvariable auch nur für einen bestimmten Programmaufruf erstellen, die nur für dieses Programm und nur für dessen Dauer verfügbar ist.

Erstellen Sie diese dazu direkt vor dem Programm selbst, in derselben Zeile:

<div class="termy">

```console