* Stellen Sie sicher, dass Sie über gut definierte Pydantic-Modelle für Ihre <abbr title="Anfragekörper">Requestbodys</abbr> und <abbr title="Response – Antwort: Daten, die der Server zum anfragenden Client zurücksendet">Responses</abbr> verfügen.
* Konfigurieren Sie alle erforderlichen Berechtigungen und Rollen mithilfe von Abhängigkeiten.

/// tip | Tipp

Im nächsten Kapitel erfahren Sie, welche anderen „Dinge“, außer Funktionen, Sie als Abhängigkeiten verwenden können.

///

Immer wenn ein neuer <abbr title="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Request</abbr> eintrifft, kümmert sich **FastAPI** darum:

* Ihre Abhängigkeitsfunktion („Dependable“) mit den richtigen Parametern aufzurufen.
* Sich das Ergebnis von dieser Funktion zu holen.

Wenn Sie zur **API-Dokumentations-UI** unter `/docs` gehen, können Sie die **Dokumentation** zu Cookies für Ihre *Pfadoperationen* sehen.

Aber selbst wenn Sie die **Daten ausfüllen** und auf „Execute“ klicken, da die Dokumentations-UI mit **JavaScript** arbeitet, werden die Cookies nicht gesendet, und Sie sehen eine **Fehler**-Meldung, als hätten Sie keine Werte eingegeben.

///

Wenn Sie mit dieser *Pfadoperation* kommunizieren und zwei HTTP-Header senden, wie:

```
X-Token: foo
X-Token: bar
```

Dann wäre die <abbr title="Response – Antwort: Daten, die der Server zum anfragenden Client zurücksendet">Response</abbr>:

```JSON
{
    "X-Token values": [
        "bar",
        "foo"
    ]
}
```

## Zusammenfassung { #recap }

### Das Passwort überprüfen { #check-the-password }

Zu diesem Zeitpunkt liegen uns die Benutzerdaten aus unserer Datenbank vor, das Passwort haben wir jedoch noch nicht überprüft.

Lassen Sie uns diese Daten zunächst in das Pydantic-Modell `UserInDB` einfügen.

Sie sollten niemals Klartext-Passwörter speichern, daher verwenden wir ein (gefaktes) Passwort-Hashing-System.

### **4.2 WordCount**

WordCount is a simple program that counts how often a word occurs in a text file. The code builds a dataset of (String, Int) pairs called counts, and saves the dataset to a file.

The following example submits WordCount code to the Scala shell. Select an input file for the Spark WordCount example. We can use any text file as input.

- Login as user **‘spark’**.

Sie können Logik (Code) definieren, die ausgeführt werden soll, bevor die Anwendung **hochfährt**. Dies bedeutet, dass dieser Code **einmal** ausgeführt wird, **bevor** die Anwendung **beginnt, <abbr title="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Requests</abbr> entgegenzunehmen**.

///

## Response-Statuscode { #response-status-code }

Sie können den (HTTP-)`status_code` definieren, der in der <abbr title="Response – Antwort: Daten, die der Server zum anfragenden Client zurücksendet">Response</abbr> Ihrer *Pfadoperation* verwendet werden soll.

Sie können direkt den `int`-Code übergeben, etwa `404`.

* Das Frontend speichert diesen Token vorübergehend irgendwo.
* Der Benutzer klickt im Frontend, um zu einem anderen Abschnitt der Frontend-Web-Anwendung zu gelangen.
* Das Frontend muss weitere Daten von der API abrufen.
    * Es benötigt jedoch eine Authentifizierung für diesen bestimmten Endpunkt.
    * Um sich also bei unserer API zu authentifizieren, sendet es einen `Authorization`-Header mit dem Wert `Bearer ` plus dem Token.

### Modell für Ausgabe-Responsedaten { #model-for-output-response-data }

Wenn Sie mit der Dokumentation interagieren und die <abbr title="Response – Antwort: Daten, die der Server zum anfragenden Client zurücksendet">Response</abbr> überprüfen, enthält die JSON-Response den Defaultwert (`null`), obwohl der Code nichts in eines der `description`-Felder geschrieben hat:

<div class="screenshot">