{!> ../../docs_src/security/tutorial004.py!}
```

////

/// note | "Hinweis"

Wenn Sie sich die neue (gefakte) Datenbank `fake_users_db` anschauen, sehen Sie, wie das gehashte Passwort jetzt aussieht: `"$2b$12$EixZaYVK1fsbw1ZfbX3OXePaWxn96p36WQoeG6Lruj3vjPGga31lW"`.

///

## JWT-Token verarbeiten

Importieren Sie die installierten Module.

* Einen `limit`-Query-Parameter, der ein `int` ist, mit einem Defaultwert `100`.

In beiden Fällen werden die Daten konvertiert, validiert, im OpenAPI-Schema dokumentiert, usw.

## Verwendung

Jetzt können Sie Ihre Abhängigkeit mithilfe dieser Klasse deklarieren.

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="19"
{!> ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py!}
```

////

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***")
```

und wir rufen seine `.dict()`-Methode auf:

```Python
user_dict = user_in.dict()
```

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

Wenn wir es ausgeben:

```Python
print(user_dict)
```

bekommen wir ein Python-`dict`:

### Parallele Hamburger

Stellen wir uns jetzt vor, dass es sich hierbei nicht um „nebenläufige Hamburger“, sondern um „parallele Hamburger“ handelt.

Sie gehen los mit Ihrem Schwarm, um paralleles Fast Food zu bekommen.

Bei getrennten Funktionen, die keine gemeinsame Logik oder Variablen haben, ist dies schwieriger, da Sie Werte in globalen Variablen speichern oder ähnliche Tricks verwenden müssen.

Aus diesem Grund wird jetzt empfohlen, stattdessen `lifespan` wie oben erläutert zu verwenden.

## Technische Details

Nur ein technisches Detail für die neugierigen Nerds. 🤓

```Python hl_lines="14"
{!../../docs_src/handling_errors/tutorial005.py!}
```

Jetzt versuchen Sie, einen ungültigen Artikel zu senden:

```JSON
{
  "title": "towel",
  "size": "XL"
}
```

Es könnte wie folgt aufgerufen werden:

```Python
oauth2_scheme(some, parameters)
```

Es kann also mit `Depends` verwendet werden.

### Verwendung

Jetzt können Sie dieses `oauth2_scheme` als Abhängigkeit `Depends` übergeben.

//// tab | Python 3.9+

```Python hl_lines="12"
{!> ../../docs_src/security/tutorial001_an_py39.py!}
```

////

Es ist jedoch nicht möglich, einen laufenden Container, ohne **mindestens einen laufenden Prozess** zu haben. Wenn der Hauptprozess stoppt, stoppt der Container.

## Ein Docker-Image für FastAPI erstellen

Okay, wollen wir jetzt etwas bauen! 🚀

Ich zeige Ihnen, wie Sie ein **Docker-Image** für FastAPI **von Grund auf** erstellen, basierend auf dem **offiziellen Python**-Image.

Das ist, was Sie in **den meisten Fällen** tun möchten, zum Beispiel:

```Python hl_lines="9-14  17"
{!../../docs_src/custom_response/tutorial009c.py!}
```

Statt:

```json
{"message": "Hello World"}
```

... wird die Response jetzt Folgendes zurückgeben:

```json
{
  "message": "Hello World"
}
```

Natürlich werden Sie wahrscheinlich viel bessere Möglichkeiten finden, Vorteil daraus zu ziehen, als JSON zu formatieren. 😉

Auf diese Weise erhalten Sie wahrscheinlich saubereren Code.

///

Wenn Sie sich früher auf dieses Verhalten verlassen haben, sollten Sie jetzt die Ressourcen für Hintergrundtasks innerhalb des Hintergrundtasks selbst erstellen und intern nur Daten verwenden, die nicht von den Ressourcen von Abhängigkeiten mit `yield` abhängen.