Wenn beispielsweise ein Code irgendwann in der Mitte, in einer anderen Abhängigkeit oder in einer *Pfadoperation*, ein „Rollback“ einer Datenbanktransaktion macht oder eine andere Exception verursacht, empfangen Sie die Exception in Ihrer Abhängigkeit.

Sie können also mit `except SomeException` diese bestimmte Exception innerhalb der Abhängigkeit handhaben.

Sie können `dataclasses` mit anderen Typannotationen auf vielfältige Weise kombinieren, um komplexe Datenstrukturen zu bilden.

Weitere Einzelheiten finden Sie in den Bemerkungen im Quellcode oben.

## Mehr erfahren { #learn-more }

Sie können `dataclasses` auch mit anderen Pydantic-Modellen kombinieren, von ihnen erben, sie in Ihre eigenen Modelle einbinden, usw.

Aber Sie können Tausende von Endpunkten (*Pfadoperationen*) haben, die dasselbe Sicherheitssystem verwenden.

Und alle (oder beliebige Teile davon) können Vorteil ziehen aus der Wiederverwendung dieser und anderer von Ihnen erstellter Abhängigkeiten.

Und alle diese Tausenden von *Pfadoperationen* können nur drei Zeilen lang sein:

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[30:32] *}

## Zusammenfassung { #recap }

* Die Abhängigkeit `get_token_header`.
* Die Response `418`. 🍵

Dies wirkt sich jedoch nur auf diesen `APIRouter` in unserer Anwendung aus, nicht auf anderen Code, der ihn verwendet.

So könnten beispielsweise andere Projekte denselben `APIRouter` mit einer anderen Authentifizierungsmethode verwenden.

### Eine *Pfadoperation* hinzufügen { #include-a-path-operation }

Um eine Abhängigkeit für das Testen zu überschreiben, geben Sie als Schlüssel die ursprüngliche Abhängigkeit (eine Funktion) und als Wert Ihre Überschreibung der Abhängigkeit (eine andere Funktion) ein.

///

### `FileResponse` { #fileresponse }

Streamt eine Datei asynchron als Response.

Nimmt zur Instanziierung einen anderen Satz von Argumenten entgegen als die anderen Response-Typen:

* `path` – Der Dateipfad zur Datei, die gestreamt werden soll.
* `headers` – Alle benutzerdefinierten Header, die inkludiert werden sollen, als Dictionary.

Python selbst macht nichts mit `Annotated`. Für Editoren und andere Tools ist der Typ immer noch `str`.

Aber Sie können `Annotated` nutzen, um **FastAPI** mit Metadaten zu versorgen, die ihm sagen, wie sich Ihre Anwendung verhalten soll.

Wichtig ist, dass **der erste *Typ-Parameter***, den Sie `Annotated` übergeben, der **tatsächliche Typ** ist. Der Rest sind Metadaten für andere Tools.

}

my_second_user: User = User(**second_user_data)
```

/// info | Info

`**second_user_data` bedeutet:

Nimm die Schlüssel-Wert-Paare des `second_user_data` <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">Dicts</abbr> und übergebe sie direkt als Schlüsselwort-Argumente. Äquivalent zu: `User(id=4, name="Mary", joined="2018-11-30")`

///

///

## Andere asynchrone Funktionsaufrufe { #other-asynchronous-function-calls }

Da die Testfunktion jetzt asynchron ist, können Sie in Ihren Tests neben dem Senden von Requests an Ihre FastAPI-Anwendung jetzt auch andere `async`-Funktionen aufrufen (und `await`en), genau so, wie Sie diese an anderer Stelle in Ihrem Code aufrufen würden.

/// tip | Tipp

### Rückgabewerte { #return-values }

Und sie können Werte zurückgeben oder nicht, die Werte werden nicht verwendet.

Sie können also eine normale Abhängigkeit (die einen Wert zurückgibt), die Sie bereits an anderer Stelle verwenden, wiederverwenden, und auch wenn der Wert nicht verwendet wird, wird die Abhängigkeit ausgeführt:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[11,16] *}