Da **FastAPI** jedoch auf Standard-Python, einschließlich `Annotated`, basiert, können Sie diesen Trick in Ihrem Code verwenden. 😎

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Die Abhängigkeiten funktionieren weiterhin wie erwartet, und das **Beste daran** ist, dass die **Typinformationen erhalten bleiben**, was bedeutet, dass Ihr Editor Ihnen weiterhin **automatische Vervollständigung**, **Inline-Fehler**, usw. bieten kann. Das Gleiche gilt für andere Tools wie `mypy`.

Wir verifizieren, dass wir einen `username` erhalten, und extrahieren die Scopes.

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.

## Containerimages { #container-images }

Docker ist eines der wichtigsten Tools zum Erstellen und Verwalten von **Containerimages** und **Containern**.

Wenn Sie *Pfadoperationen* erstellen, haben Sie manchmal einen fixen Pfad.

Etwa `/users/me`, um Daten über den aktuellen Benutzer zu erhalten.

Und Sie haben auch einen Pfad `/users/{user_id}`, um Daten über einen spezifischen Benutzer zu erhalten, mittels einer Benutzer-ID.

# FastAPI helfen – Hilfe erhalten { #help-fastapi-get-help }

Mögen Sie **FastAPI**?

Möchten Sie FastAPI, anderen Benutzern und dem Autor helfen?

Oder möchten Sie Hilfe zu **FastAPI** erhalten?

Es gibt sehr einfache Möglichkeiten zu helfen (einige erfordern nur ein oder zwei Klicks).

Und es gibt auch mehrere Möglichkeiten, Hilfe zu bekommen.

## Newsletter abonnieren { #subscribe-to-the-newsletter }

Dorfschmied können Sie ein Messer schmieden und so einen Einblick in diese schwere Arbeit erhalten. Das Messer wird
anschließend geschliffen und kann mitgenommen werden.
Workshop Nr. 2:
Traditionelles Bogenschießen mit englischen Langbögen. Wir erhalten eine kurze Einführung in die Geschichte des

haben wir jetzt ein `dict` mit den Daten in der Variablen `user_dict` (es ist ein `dict` statt eines Pydantic-Modellobjekts).

Und wenn wir aufrufen:

```Python
print(user_dict)
```

würden wir ein Python-`dict` erhalten mit:

```Python
{
    'username': 'john',
    'password': 'secret',
    'email': '******@****.***',
    'full_name': None,
}
```

#### Ein `dict` entpacken { #unpacking-a-dict }

<img src="/img/tutorial/body/image02.png">

## Editor-Unterstützung { #editor-support }

In Ihrem Editor erhalten Sie innerhalb Ihrer Funktion Typhinweise und Code-Vervollständigung überall (was nicht der Fall wäre, wenn Sie ein `dict` anstelle eines Pydantic-Modells erhalten hätten):

<img src="/img/tutorial/body/image03.png">

Sie bekommen auch Fehlermeldungen für inkorrekte Typoperationen:

Nach einer Woche läuft der Token ab und der Benutzer wird nicht autorisiert und muss sich erneut anmelden, um einen neuen Token zu erhalten. Und wenn der Benutzer (oder ein Dritter) versuchen würde, den Token zu ändern, um das Ablaufdatum zu ändern, würden Sie das entdecken, weil die Signaturen nicht übereinstimmen würden.

In diesem Abschnitt erfahren Sie, wie.

## Der normale Vorgang { #the-normal-process }

Der normale (Standard-)Prozess ist wie folgt.

Eine `FastAPI`-Anwendung (Instanz) verfügt über eine `.openapi()`-Methode, von der erwartet wird, dass sie das OpenAPI-Schema zurückgibt.

Als Teil der Erstellung des Anwendungsobjekts wird eine *Pfadoperation* für `/openapi.json` (oder welcher Wert für den Parameter `openapi_url` gesetzt wurde) registriert.