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

    ```Python hl_lines="6"
    {!> ../../../docs_src/security/tutorial001.py!}
    ```

!!! tip "Tipp"
    Hier bezieht sich `tokenUrl="token"` auf eine relative URL `token`, die wir noch nicht erstellt haben. Da es sich um eine relative URL handelt, entspricht sie `./token`.

> To create a transition tier for transitioning objects to a prefix `testprefix` in `azurebucket` on Azure blob using `mc`:

```

    ```Python hl_lines="18"
    {!> ../../../docs_src/response_model/tutorial002.py!}
    ```

Immer wenn jetzt ein Browser einen Benutzer mit Passwort erzeugt, gibt die API dasselbe Passwort in der Response zurück.

Hier ist das möglicherweise kein Problem, da es derselbe Benutzer ist, der das Passwort sendet.

Aber wenn wir dasselbe Modell für eine andere *Pfadoperation* verwenden, könnten wir das Passwort dieses Benutzers zu jedem Client schicken.

# 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"

Die Idee besteht darin, den Erwerb und die Erneuerung der Zertifikate zu automatisieren, sodass Sie **sicheres HTTPS, kostenlos und für immer** haben können.

## HTTPS für Entwickler

Hier ist ein Beispiel, wie eine HTTPS-API aussehen könnte, Schritt für Schritt, wobei vor allem die für Entwickler wichtigen Ideen berücksichtigt werden.

### Domainname

⚠️ **WARNUNG** ⚠️

Wenn Sie ein neues Projekt von Grund auf starten, prüfen Sie die Alternativen hier.

    async def needy_dependency(fresh_value: str = Depends(get_value, use_cache=False)):
        return {"fresh_value": fresh_value}
    ```

## Zusammenfassung

Abgesehen von all den ausgefallenen Wörtern, die hier verwendet werden, ist das **Dependency Injection**-System recht simpel.

Einfach Funktionen, die genauso aussehen wie *Pfadoperation-Funktionen*.

    * Standard-Python-`Decimal`.
    * In Requests und Responses wird es wie ein `float` behandelt.
* Sie können alle gültigen Pydantic-Datentypen hier überprüfen: <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/usage/types/types/" class="external-link" target="_blank">Pydantic data types</a>.

## Beispiel

Hier ist ein Beispiel für eine *Pfadoperation* mit Parametern, die einige der oben genannten Typen verwenden.

=== "Python 3.10+"

| `minio_node_tier_requests_success`                 | Number of requests to download object from warm tier that were successful   | 
| `minio_node_tier_requests_failure`                 | Number of requests to download object from warm tier that were failure      | 

## System Metrics

| Name                                       | Description                                                                                                     |

            * Ein Schlüssel `schema`, der als Wert das JSON-Schema aus dem Modell hat, hier ist die richtige Stelle.