!!! danger "Gefahr"
    Speichern Sie niemals das Klartext-Passwort eines Benutzers. Speichern Sie immer den „sicheren Hash“, den Sie verifizieren können.

    Falls Ihnen das nichts sagt, in den [Sicherheits-Kapiteln](security/simple-oauth2.md#passwort-hashing){.internal-link target=_blank} werden Sie lernen, was ein „Passwort-Hash“ ist.

Wie in `item.model_dump(exclude_unset=True)`.

!!! info
    In Pydantic v1 hieß diese Methode `.dict()`, in Pydantic v2 wurde sie deprecated (aber immer noch unterstützt) und in `.model_dump()` umbenannt.

    Die Beispiele hier verwenden `.dict()` für die Kompatibilität mit Pydantic v1, Sie sollten jedoch stattdessen `.model_dump()` verwenden, wenn Sie Pydantic v2 verwenden können.

# Sicherheitstools

Wenn Sie Abhängigkeiten mit OAuth2-Scopes deklarieren müssen, verwenden Sie `Security()`.

Aber Sie müssen immer noch definieren, was das <abbr title="Das von dem abhängt, die zu verwendende Abhängigkeit">Dependable</abbr>, das Callable ist, welches Sie als Parameter an `Depends()` oder `Security()` übergeben.

{!../../../docs_src/python_types/tutorial009.py!}
```

Wenn Sie `Optional[str]` anstelle von nur `str` verwenden, wird Ihr Editor Ihnen dabei helfen, Fehler zu erkennen, bei denen Sie annehmen könnten, dass ein Wert immer eine String (`str`) ist, obwohl er auch `None` sein könnte.

`Optional[Something]` ist tatsächlich eine Abkürzung für `Union[Something, None]`, diese beiden sind äquivalent.

# Zusätzliche Datentypen

Bisher haben Sie gängige Datentypen verwendet, wie zum Beispiel:

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

Sie können aber auch komplexere Datentypen verwenden.

Und Sie haben immer noch dieselbe Funktionalität wie bisher gesehen:

* Großartige Editor-Unterstützung.
* Datenkonvertierung bei eingehenden Requests.
* Datenkonvertierung für Response-Daten.
* Datenvalidierung.

## Datenklassen in verschachtelten Datenstrukturen

Sie können `dataclasses` auch mit anderen Typannotationen kombinieren, um verschachtelte Datenstrukturen zu erstellen.

In einigen Fällen müssen Sie möglicherweise immer noch Pydantics Version von `dataclasses` verwenden. Zum Beispiel, wenn Sie Fehler in der automatisch generierten API-Dokumentation haben.

        * Daher muss sich der Benutzer irgendwann später erneut anmelden.
        * Und wenn der Token gestohlen wird, ist das Risiko geringer. Es handelt sich nicht um einen dauerhaften Schlüssel, der (in den meisten Fällen) für immer funktioniert.
* Das Frontend speichert diesen Token vorübergehend irgendwo.
* Der Benutzer klickt im Frontend, um zu einem anderen Abschnitt der Frontend-Web-Anwendung zu gelangen.

Wie dem auch sei, in jedem der oben genannten Fälle wird FastAPI immer noch asynchron arbeiten und extrem schnell sein.

Wenn Sie jedoch den oben genannten Schritten folgen, können einige Performance-Optimierungen vorgenommen werden.

## Technische Details

Ein **Request**body sind Daten, die vom Client zu Ihrer API gesendet werden. Ein **Response**body (Deutsch: Antwortkörper) sind Daten, die Ihre API zum Client sendet.

Ihre API sendet fast immer einen **Response**body. Aber Clients senden nicht unbedingt immer **Request**bodys (sondern nur Metadaten).

    Aus diesem Grund verwendeten Versionen von FastAPI vor 0.99.0 immer noch Versionen von OpenAPI vor 3.1.0.

### Pydantic- und FastAPI-`examples`