**FastAPI** wird bereits in vielen Anwendungen und Systemen produktiv eingesetzt. Und die Testabdeckung wird bei 100 % gehalten. Aber seine Entwicklung geht immer noch schnell voran.

Es werden regelmäßig neue Funktionen hinzugefügt, Fehler werden regelmäßig behoben und der Code wird weiterhin kontinuierlich verbessert.

In einigen Fällen müssen Sie möglicherweise immer noch Pydantics Version von `dataclasses` verwenden. Zum Beispiel, wenn Sie Fehler in der automatisch generierten API-Dokumentation haben.

In diesem Fall können Sie einfach die Standard-`dataclasses` durch `pydantic.dataclasses` ersetzen, was einen direkten Ersatz darstellt:

* **Schnell zu entwickeln**: Erhöhen Sie die Geschwindigkeit bei der Entwicklung von Features um etwa 200 % bis 300 %. *
* **Weniger Bugs**: Verringern Sie die von Menschen (Entwicklern) verursachten Fehler um etwa 40 %. *
* **Intuitiv**: Hervorragende Editor-Unterstützung. <abbr title="auch bekannt als Auto-Complete, Autovervollständigung, IntelliSense">Code-Vervollständigung</abbr> überall. Weniger Zeit mit Debuggen verbringen.

```Python
some_variable: PlaneItem | CarItem
```

Aber wenn wir das in der Zuweisung `response_model=PlaneItem | CarItem` machen, würden wir einen Fehler erhalten, weil Python versuchen würde, eine **ungültige Operation** zwischen `PlaneItem` und `CarItem` auszuführen, anstatt es als Typannotation zu interpretieren.

## Liste von Modellen { #list-of-models }

/// info | Info

FastAPI hat in Version 0.95.0 Unterstützung für `Annotated` hinzugefügt und es zur Verwendung empfohlen.

Wenn Sie eine ältere Version haben, würden Fehler angezeigt werden, wenn Sie versuchen, `Annotated` zu verwenden.

Dekodieren Sie den empfangenen Token, validieren Sie ihn und geben Sie den aktuellen Benutzer zurück.

Wenn der Token ungültig ist, geben Sie sofort einen HTTP-Fehler zurück.

{* ../../docs_src/security/tutorial004_an_py310.py hl[90:107] *}

## Die *Pfadoperation* `/token` aktualisieren { #update-the-token-path-operation }

Wenn es keinen `Authorization`-Header sieht, oder der Wert keinen `Bearer `-Token hat, antwortet es direkt mit einem 401-Statuscode-Error (`UNAUTHORIZED`).

Sie müssen nicht einmal prüfen, ob der Token existiert, um einen Fehler zurückzugeben. Seien Sie sicher, dass Ihre Funktion, wenn sie ausgeführt wird, ein `str` in diesem Token enthält.

Sie können das bereits in der interaktiven Dokumentation ausprobieren:

* Gutes Zusammenspiel mit Ihrer/Ihrem **<abbr title="Integrated Development Environment – Integrierte Entwicklungsumgebung: Ähnlich einem Code-Editor">IDE</abbr>/<abbr title="Ein Programm, das Fehler im Quellcode sucht">Linter</abbr>/Gehirn**:

Und dann validieren wir diese Daten mit dem Pydantic-Modell (wobei wir die `ValidationError`-Exception abfangen), und wenn wir beim Lesen des JWT-Tokens oder beim Validieren der Daten mit Pydantic einen Fehler erhalten, lösen wir die zuvor erstellte `HTTPException` aus.

Dazu aktualisieren wir das Pydantic-Modell `TokenData` mit einem neuen Attribut `scopes`.

In diesem Fall sieht der Client eine *HTTP 500 Internal Server Error*-Response, wie es sein sollte, da wir keine `HTTPException` oder Ähnliches auslösen, aber der Server hat **keine Logs** oder einen anderen Hinweis darauf, was der Fehler war. 😱

### In Abhängigkeiten mit `yield` und `except` immer `raise` verwenden { #always-raise-in-dependencies-with-yield-and-except }