```

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## Reguläre Ausdrücke hinzufügen

Sie können einen <abbr title="Ein regulärer Ausdruck, auch regex oder regexp genannt, ist eine Zeichensequenz, die ein Suchmuster für Strings definiert.">Regulären Ausdruck</abbr> `pattern` definieren, mit dem der Parameter übereinstimmen muss:

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="11"
{!> ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial004_an_py310.py!}
```

////

```

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//// tab | Python 3.8+

```Python hl_lines="9-11  14-15  18  19  23"
{!> ../../docs_src/generate_clients/tutorial001.py!}
```

////

Beachten Sie, dass die *Pfadoperationen* die Modelle definieren, welche diese für die Request- und Response-<abbr title="Die eigentlichen Nutzdaten, abzüglich der Metadaten">Payload</abbr> verwenden, indem sie die Modelle `Item` und `ResponseMessage` verwenden.

### API-Dokumentation

```Python hl_lines="14"
{!../../docs_src/handling_errors/tutorial002.py!}
```

## Benutzerdefinierte Exceptionhandler definieren

/// note | "Hinweis"

Listen Sie, wenn Sie eine <a href="https://pydantic-docs.helpmanual.io/usage/types/#unions" class="external-link" target="_blank">`Union`</a> definieren, denjenigen Typ zuerst, der am spezifischsten ist, gefolgt von den weniger spezifischen Typen. Im Beispiel oben, in `Union[PlaneItem, CarItem]` also den spezifischeren `PlaneItem` vor dem weniger spezifischen `CarItem`.

///

Erstellen Sie eine Variable `ALGORITHM` für den Algorithmus, der zum Signieren des JWT-Tokens verwendet wird, und setzen Sie sie auf `"HS256"`.

Erstellen Sie eine Variable für das Ablaufdatum des Tokens.

Definieren Sie ein Pydantic-Modell, das im Token-Endpunkt für die Response verwendet wird.

Erstellen Sie eine Hilfsfunktion, um einen neuen Zugriffstoken zu generieren.

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="31  37"
{!> ../../docs_src/response_model/tutorial006.py!}
```

////

## Zusammenfassung

Verwenden Sie den Parameter `response_model` im *Pfadoperation-Dekorator*, um Responsemodelle zu definieren, und besonders, um private Daten herauszufiltern.

* **Cloud-Dienste**, welche das für Sie erledigen
    * Der Cloud-Dienst wird wahrscheinlich **die Replikation für Sie übernehmen**. Er würde Sie möglicherweise **einen auszuführenden Prozess** oder ein **zu verwendendes Container-Image** definieren lassen, in jedem Fall wäre es höchstwahrscheinlich **ein einzelner Uvicorn-Prozess**, und der Cloud-Dienst wäre auch verantwortlich für die Replikation.

/// tip | "Tipp"

Ihnen ist wahrscheinlich aufgefallen, dass `await` nur innerhalb von Funktionen verwendet werden kann, die mit `async def` definiert sind.

Gleichzeitig müssen aber mit `async def` definierte Funktionen „erwartet“ („awaited“) werden. Daher können Funktionen mit `async def` nur innerhalb von Funktionen aufgerufen werden, die auch mit `async def` definiert sind.

Daraus resultiert das Ei-und-Huhn-Problem: Wie ruft man die erste `async` Funktion auf?

<div class="termy">

```console
$ pip install -r requirements.txt
---> 100%
Successfully installed fastapi pydantic uvicorn
```

</div>

/// info

Es gibt andere Formate und Tools zum Definieren und Installieren von Paketabhängigkeiten.

Ich zeige Ihnen später in einem Abschnitt unten ein Beispiel unter Verwendung von Poetry. 👇

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### Den **FastAPI**-Code erstellen

### Es in der Dokumentationsoberfläche betrachten

Jetzt folgt der spaßige Teil. ✨

Der „offizielle“ Weg, auf die Anwendung zuzugreifen, wäre über den Proxy mit dem von uns definierten Pfadpräfix. Wenn Sie also die von Uvicorn direkt bereitgestellte Dokumentationsoberfläche ohne das Pfadpräfix in der URL ausprobieren, wird es erwartungsgemäß nicht funktionieren, da erwartet wird, dass der Zugriff über den Proxy erfolgt.