Sie könnten mithilfe einer Kombination von Tools selbst **einen Server bereitstellen**, Sie könnten einen **Cloud-Dienst** nutzen, der einen Teil der Arbeit für Sie erledigt, oder andere mögliche Optionen.

Jetzt, selbst wenn Sie einen Request mit duplizierten Daten erhalten, werden diese zu einem Set eindeutiger Dinge konvertiert.

Und wann immer Sie diese Daten ausgeben, selbst wenn die Quelle Duplikate hatte, wird es als Set von eindeutigen Dingen ausgegeben.

Und es wird entsprechend annotiert/dokumentiert.

## Verschachtelte Modelle

Jedes Attribut eines Pydantic-Modells hat einen Typ.

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## Einen einzelnen Body-Parameter einbetten

Nehmen wir an, Sie haben nur einen einzelnen `item`-Body-Parameter, ein Pydantic-Modell `Item`.

Normalerweise wird **FastAPI** dann seinen JSON-Body direkt erwarten.

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.

# Abhängigkeiten in Pfadoperation-Dekoratoren

Manchmal benötigen Sie den Rückgabewert einer Abhängigkeit innerhalb Ihrer *Pfadoperation-Funktion* nicht wirklich.

Oder die Abhängigkeit gibt keinen Wert zurück.

Aber Sie müssen Sie trotzdem ausführen/auflösen.

In diesen Fällen können Sie, anstatt einen Parameter der *Pfadoperation-Funktion* mit `Depends` zu deklarieren, eine `list`e von `dependencies` zum *Pfadoperation-Dekorator* hinzufügen.

* `Union`
* `Optional`
* ... und andere.

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### Klassen als Typen

Sie können auch eine Klasse als Typ einer Variablen deklarieren.

Nehmen wir an, Sie haben eine Klasse `Person`, mit einem Namen:

{* ../../docs_src/python_types/tutorial010.py hl[1:3] *}

Dann können Sie eine Variable vom Typ `Person` deklarieren:

{* ../../docs_src/python_types/tutorial010.py hl[6] *}

### Eine benutzerdefinierte `GzipRoute`-Klasse erstellen

Als Nächstes erstellen wir eine benutzerdefinierte Unterklasse von `fastapi.routing.APIRoute`, welche `GzipRequest` nutzt.

Dieses Mal wird die Methode `APIRoute.get_route_handler()` überschrieben.

Diese Methode gibt eine Funktion zurück. Und diese Funktion empfängt einen Request und gibt eine Response zurück.

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.

# 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.

Die Verwendung von `BackgroundTasks` funktioniert auch mit dem <abbr title="Einbringen von Abhängigkeiten">Dependency Injection</abbr> System. Sie können einen Parameter vom Typ `BackgroundTasks` auf mehreren Ebenen deklarieren: in einer *Pfadoperation-Funktion*, in einer Abhängigkeit (Dependable), in einer Unterabhängigkeit usw.