Und wenn Sie ein `response_model` deklariert haben, wird es weiterhin zum Filtern und Konvertieren des von Ihnen zurückgegebenen Objekts verwendet.

**FastAPI** verwendet diese *vorübergehende* Response, um die Header (auch Cookies und Statuscode) zu extrahieren und fügt diese in die endgültige Response ein, die den von Ihnen zurückgegebenen Wert enthält, gefiltert nach einem beliebigen `response_model`.

```

Und dann können Sie wie gewohnt jedes benötigte Objekt zurückgeben (ein `dict`, ein Datenbankmodell usw.).

Und wenn Sie ein `response_model` deklariert haben, wird es weiterhin zum Filtern und Konvertieren des von Ihnen zurückgegebenen Objekts verwendet.

* Der Benutzer gibt den `username` und das `password` im Frontend ein und drückt `Enter`.
* Das Frontend (das im Browser des Benutzers läuft) sendet diesen `username` und das `password` an eine bestimmte URL in unserer API (deklariert mit `tokenUrl="token"`).
* Die API überprüft den `username` und das `password` und antwortet mit einem „Token“ (wir haben davon noch nichts implementiert).

Wenn wir keine Validierungen oder Metadaten haben, können wir den `q` Query-Parameter erforderlich machen, indem wir einfach keinen Defaultwert deklarieren, wie in:

```Python
q: str
```

statt:

```Python
q: Union[str, None] = None
```

Aber jetzt deklarieren wir den Parameter mit `Query`, wie in:

//// tab | Annotiert

```Python
q: Annotated[Union[str, None], Query(min_length=3)] = None

„Mounten“ („Einhängen“) bedeutet das Hinzufügen einer völlig „unabhängigen“ Anwendung an einem bestimmten Pfad, die sich dann um die Handhabung aller unter diesem Pfad liegenden _Pfadoperationen_ kümmert, welche in dieser Unteranwendung deklariert sind.

### Hauptanwendung

Erstellen Sie zunächst die Hauptanwendung **FastAPI** und deren *Pfadoperationen*:

```Python hl_lines="3  6-8"
{!../../docs_src/sub_applications/tutorial001.py!}
```

```

////

Beachten Sie, dass wir als Typ von `current_user` das Pydantic-Modell `User` deklarieren.

Das wird uns innerhalb der Funktion bei Codevervollständigung und Typprüfungen helfen.

/// tip | "Tipp"

Sie erinnern sich vielleicht, dass Requestbodys ebenfalls mit Pydantic-Modellen deklariert werden.

Weil Sie `Depends` verwenden, wird **FastAPI** hier aber nicht verwirrt.

///

/// check

Das können wir besser machen ...

## Was macht eine Abhängigkeit aus

Bisher haben Sie Abhängigkeiten gesehen, die als Funktionen deklariert wurden.

Das ist jedoch nicht die einzige Möglichkeit, Abhängigkeiten zu deklarieren (obwohl es wahrscheinlich die gebräuchlichste ist).

Der springende Punkt ist, dass eine Abhängigkeit aufrufbar („callable“) sein sollte.

Diese Funktionen können mit `async def` oder normalem `def` deklariert werden.

### `startup`-Event

Um eine Funktion hinzuzufügen, die vor dem Start der Anwendung ausgeführt werden soll, deklarieren Sie diese mit dem Event `startup`:

```Python hl_lines="8"
{!../../docs_src/events/tutorial001.py!}
```

///

/// tip | "Tipp"

Um Dateibodys zu deklarieren, müssen Sie `File` verwenden, da diese Parameter sonst als Query-Parameter oder Body(-JSON)-Parameter interpretiert werden würden.

///

Die Dateien werden als „Formulardaten“ hochgeladen.

Wenn Sie den Typ Ihrer *Pfadoperation-Funktion* als `bytes` deklarieren, wird **FastAPI** die Datei für Sie auslesen, und Sie erhalten den Inhalt als `bytes`.

<img src="/img/tutorial/dependencies/image01.png">

## Einfache Verwendung

Näher betrachtet, werden *Pfadoperation-Funktionen* deklariert, um verwendet zu werden, wann immer ein *Pfad* und eine *Operation* übereinstimmen, und dann kümmert sich **FastAPI** darum, die Funktion mit den richtigen Parametern aufzurufen, die Daten aus der Anfrage extrahierend.