Dadurch können Sie das **Modell an mehreren Stellen wiederverwenden** und gleichzeitig Validierungen und Metadaten für alle Parameter auf einmal deklarieren. 😎

/// note | Hinweis

Dies wird seit FastAPI Version `0.115.0` unterstützt. 🤓

///

Keine Sorge, so wie der Code strukturiert ist, werden wir später sicherstellen, dass wir **eine einzige SQLModel-*Session* pro Request** verwenden, das ist eigentlich das, was `check_same_thread` erreichen möchte.

Und natürlich wird das gleiche unterstützt:

* Datenvalidierung
* Datenserialisierung
* Datendokumentation, usw.

Das funktioniert genauso wie mit Pydantic-Modellen. Und tatsächlich wird es unter der Haube mittels Pydantic auf die gleiche Weise bewerkstelligt.

/// info | Info

2. Setze das aktuelle Arbeitsverzeichnis auf `/code`.

    Hier platzieren wir die Datei `requirements.txt` und das Verzeichnis `app`.

3. Kopiere die Datei mit den Paketanforderungen in das Verzeichnis `/code`.

    Kopieren Sie zuerst **nur** die Datei mit den Anforderungen, nicht den Rest des Codes.

## `fastapi dev` { #fastapi-dev }

Das Ausführen von `fastapi dev` startet den Entwicklermodus.

TF_Tensor* BoolTensor(int32_t v);

// Create a tensor with values of type TF_INT8 provided by `values`.
TF_Tensor* Int8Tensor(const int64_t* dims, int num_dims, const char* values);

// Create a tensor with values of type TF_INT32 provided by `values`.
TF_Tensor* Int32Tensor(const int64_t* dims, int num_dims,
                       const int32_t* values);

// Create 1 dimensional tensor with values from `values`

* gehe zum übergeordneten Package (das Verzeichnis `app/`) ...
* und finde dort das Modul `dependencies` (die Datei unter `app/dependencies.py`) ...
* und importiere daraus die Funktion `get_token_header`.

Das funktioniert korrekt! 🎉

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Das Gleiche gilt, wenn wir drei Punkte `...` verwendet hätten, wie in:

#                                                                                    Core
#                                                                                   ======
# The mode of Lasta Di's smart-deploy, should be cool in production (e.g. hot, cool, warm)
lasta_di.smart.deploy.mode = warm

# Is development environment here? (used for various purpose, you should set false if unknown)
development.here = true

Stellen wir uns vor, dass das Laden des Modells **eine ganze Weile dauern** kann, da viele **Daten von der Festplatte** gelesen werden müssen. Sie möchten das also nicht für jeden Request tun.

{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[3,79:81] *}

### Das Passwort überprüfen { #check-the-password }

Zu diesem Zeitpunkt liegen uns die Benutzerdaten aus unserer Datenbank vor, das Passwort haben wir jedoch noch nicht überprüft.

Lassen Sie uns diese Daten zunächst in das Pydantic-Modell `UserInDB` einfügen.