Aber so hätten die Angreifer in wenigen Minuten oder Stunden mit der „Hilfe“ unserer Anwendung den richtigen Benutzernamen und das richtige Passwort erraten, indem sie die Zeitspanne zur Hilfe nehmen, die diese zur Beantwortung benötigt.

Das ist nützlich für Vorgänge, die nach einem Request ausgeführt werden müssen, bei denen der Client jedoch nicht unbedingt auf den Abschluss des Vorgangs warten muss, bevor er die Response erhält.

Hierzu zählen beispielsweise:

* E-Mail-Benachrichtigungen, die nach dem Ausführen einer Aktion gesendet werden:

     * method returns {@code true}, it means that element count of stream returned by method {@link #problems()}
     * and the counter returned by {@link #totalProblemsReported()} are not equal (latter is bigger than former).
     *
     * @return true if the problem collector has overflowed and some problems were not preserved
     */
    boolean problemsOverflow();

    /**

* Den Requestbody als JSON lesen.
* Die entsprechenden Typen konvertieren (falls nötig).
* Diese Daten validieren.
    * Wenn die Daten ungültig sind, einen klar lesbaren Fehler zurückgeben, der anzeigt, wo und was die inkorrekten Daten waren.
* Ihnen die erhaltenen Daten im Parameter `item` übergeben.

* Serveur web Python **prêt au déploiement** utilisant Uvicorn et Gunicorn.
* Backend Python <a href="https://github.com/fastapi/fastapi" class="external-link" target="_blank">**FastAPI**</a> :
    * **Rapide** : Très hautes performances, comparables à **NodeJS** ou **Go** (grâce à Starlette et Pydantic).

# Klassen als Abhängigkeiten

Bevor wir tiefer in das **Dependency Injection** System eintauchen, lassen Sie uns das vorherige Beispiel verbessern.

## Ein `dict` aus dem vorherigen Beispiel

Im vorherigen Beispiel haben wir ein `dict` von unserer Abhängigkeit („Dependable“) zurückgegeben:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}

Aber dann haben wir ein `dict` im Parameter `commons` der *Pfadoperation-Funktion*.

          <type>String</type>
          <description>pathScope used to flatten dependencies</description>
        </field>
        <field>
          <name>requestType</name>
          <required>false</required>
          <version>2.0.0+</version>
          <type>String</type>
          <description>either {@code collect}, {@code flatten}, or {@code resolve}</description>
        </field>
      </fields>
    </class>

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

Wir bauen auf dem vorherigen Kapitel auf.

## Über JWT

JWT bedeutet „JSON Web Tokens“.

Es ist ein Standard, um ein JSON-Objekt in einem langen, kompakten String ohne Leerzeichen zu kodieren. Das sieht so aus:

```

///

/// tip | Tipp

Hier verwenden wir dasselbe Pydantic-Modell wieder.

Aber genauso hätten wir es auch auf andere Weise validieren können.

  }

  /*
   * Under Android, MyError propagates up and fails the test?
   *
   * TODO(b/218700094): Does this matter to prod users, or is it just a feature of our testing
   * environment? If the latter, maybe write a custom Executor that avoids failing the test when it
   * sees an Error?
   */
  @AndroidIncompatible
  public void testTaskThrowsError() throws Exception {
    class MyError extends Error {}