* Deklarieren Sie einen `<abbr title="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Request</abbr>`-Parameter in der *Pfadoperation*, welcher ein Template zurückgibt.

///

## Es testen { #check-it }

Jetzt wird jeder <abbr title="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Request</abbr> unter dem Pfad `/v1/` von der Flask-Anwendung verarbeitet.

Und der Rest wird von **FastAPI** gehandhabt.

Inklusive externer Bibliotheken, die auf Pydantic basieren, wie <abbr title="Object-Relational Mapper - Objektrelationaler Mapper">ORM</abbr>s, <abbr title="Object-Document Mapper - Objekt-Dokument-Mapper">ODM</abbr>s für Datenbanken.

Daher können Sie in vielen Fällen das Objekt eines Requests **direkt zur Datenbank** schicken, weil alles automatisch validiert wird.

{* ../../docs_src/query_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:13,17] *}

**FastAPI** wird die Daten für **jedes Feld** aus den **Query-Parametern** des <abbr title="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Request</abbr> extrahieren und Ihnen das definierte Pydantic-Modell bereitstellen.

## Die Dokumentation testen { #check-the-docs }

# Hintergrundtasks { #background-tasks }

Sie können <abbr title="Hintergrund-Aufgaben">Hintergrundtasks</abbr> definieren, die *nach* der Rückgabe einer <abbr title="Response – Antwort: Daten, die der Server zum anfragenden Client zurücksendet">Response</abbr> ausgeführt werden sollen.

Aquí es donde se convierte en importante poder declarar <abbr title="greater than - mayor que"><code>gt</code></abbr> y no solo <abbr title="greater than or equal - mayor o igual que"><code>ge</code></abbr>. Ya que con esto puedes requerir, por ejemplo, que un valor sea mayor que `0`, incluso si es menor que `1`.

Así, `0.5` sería un valor válido. Pero `0.0` o `0` no lo serían.

Y lo mismo para <abbr title="less than - menor que"><code>lt</code></abbr>.

Da wir nun über den gesamten Sicherheitsablauf verfügen, machen wir die Anwendung tatsächlich sicher, indem wir <abbr title="JSON Web Tokens">JWT</abbr>-Tokens und sicheres Passwort-Hashing verwenden.

Diesen Code können Sie tatsächlich in Ihrer Anwendung verwenden, die Passwort-Hashes in Ihrer Datenbank speichern, usw.

Wir bauen auf dem vorherigen Kapitel auf.

* 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.

Aber so können wir uns besser auf die Funktionsweise des **Dependency Injection** Systems konzentrieren.

### Eine Abhängigkeit erstellen, oder <abbr title="Das von dem abhängt, die zu verwendende Abhängigkeit">„Dependable“</abbr> { #create-a-dependency-or-dependable }

Konzentrieren wir uns zunächst auf die Abhängigkeit – die Dependency.

# Pfad-Parameter { #path-parameters }

Sie können Pfad-„Parameter“ oder -„Variablen“ mit der gleichen Syntax deklarieren, welche in Python-<abbr title="Formatstring – Formatierter String: Der String enthält Ausdrücke, die mit geschweiften Klammern umschlossen sind. Solche Stellen werden durch den Wert des Ausdrucks ersetzt">Formatstrings</abbr> verwendet wird:

{* ../../docs_src/path_params/tutorial001_py310.py hl[6:7] *}