Und dann ruft **FastAPI** diese Überschreibung anstelle der ursprünglichen Abhängigkeit auf.

{* ../../docs_src/dependency_testing/tutorial001_an_py310.py hl[26:27,30] *}

/// tip | Tipp

Sie können eine Überschreibung für eine Abhängigkeit festlegen, die an einer beliebigen Stelle in Ihrer **FastAPI**-Anwendung verwendet wird.

# 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.

Aber wenn wir das in der Zuweisung `response_model=PlaneItem | CarItem` machen, erhalten wir eine Fehlermeldung, da Python versucht, eine **ungültige Operation** zwischen `PlaneItem` und `CarItem` durchzuführen, statt es als Typannotation zu interpretieren.

## Listen von Modellen

Genauso können Sie eine Response deklarieren, die eine Liste von Objekten ist.

Verwenden Sie dafür Pythons Standard `typing.List` (oder nur `list` in Python 3.9 und darüber):

******@****.***
Unser Zeichen:  ID 42
25.05.2016
Workshop Nr. 1:
Das Schmiedehandwerk war in den vergangenen Jahrhunderten eine der kräftezehrendsten Arbeiten, die es zu verrichten
gab. Unter enormen Kraftaufwand musste ein heißes Eisen mit einem Hammer geformt werden. Beim Glashütter
Dorfschmied können Sie ein Messer schmieden und so einen Einblick in diese schwere Arbeit erhalten. Das Messer wird
anschließend geschliffen und kann mitgenommen werden.

/// tip | Tipp

Das *Herunterfahren* würde erfolgen, wenn Sie die Anwendung **stoppen**.

Möglicherweise müssen Sie eine neue Version starten, oder Sie haben es einfach satt, sie auszuführen. 🤷

///

### Lifespan-Funktion

{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001.py hl[1,13] *}

**FastAPI** erstellt für Sie das Objekt vom Typ `BackgroundTasks` und übergibt es als diesen Parameter.

## Eine Taskfunktion erstellen

Erstellen Sie eine Funktion, die als Hintergrundtask ausgeführt werden soll.

Es handelt sich schlicht um eine Standard-Funktion, die Parameter empfangen kann.

Durch die Validierung der Daten mit Pydantic können wir sicherstellen, dass wir beispielsweise präzise eine `list`e von `str`s mit den Scopes und einen `str` mit dem `username` haben.

Anstelle beispielsweise eines `dict`s oder etwas anderem, was später in der Anwendung zu Fehlern führen könnte und darum ein Sicherheitsrisiko darstellt.

Da wir zum Beispiel im `Image`-Modell ein Feld `url` haben, können wir deklarieren, dass das eine Instanz von Pydantics `HttpUrl` sein soll, anstelle eines `str`:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial005_py310.py hl[2,8] *}

Es wird getestet, ob der String eine gültige URL ist, und als solche wird er in JSON Schema / OpenAPI dokumentiert.

* **Deep Learning**: Dies ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, daher gilt das Gleiche. Es ist nur so, dass es nicht eine einzige Tabelle mit Zahlen zum Multiplizieren gibt, sondern eine riesige Menge davon, und in vielen Fällen verwendet man einen speziellen Prozessor, um diese Modelle zu erstellen und / oder zu verwenden....

Es gibt viele Situationen, in denen Sie einem Client, der Ihre API benutzt, einen Fehler zurückgeben müssen.

Dieser Client könnte ein Browser mit einem Frontend, Code von jemand anderem, ein <abbr title="Internet of Things – Internet der Dinge: Geräte, die über das Internet Informationen austauschen">IoT</abbr>-Gerät, usw., sein.

Sie müssten beispielsweise einem Client sagen:

* Dass er nicht die notwendigen Berechtigungen hat, eine Aktion auszuführen.