Wenn Sie jedoch eine Menge Datenklassen herumliegen haben, ist dies ein guter Trick, um sie für eine Web-API mithilfe von FastAPI zu verwenden. 🤓

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## Datenklassen als `response_model`

Sie können `dataclasses` auch im Parameter `response_model` verwenden:

{* ../../docs_src/dataclasses/tutorial002.py hl[1,7:13,19] *}

Die Datenklasse wird automatisch in eine Pydantic-Datenklasse konvertiert.

      out.append(charSequence);
    }
  }

  /**
   * Writes the given lines of text to this sink with each line (including the last) terminated with
   * the operating system's default line separator. This method is equivalent to {@code
   * writeLines(lines, System.getProperty("line.separator"))}.
   *
   * @throws IOException if an I/O error occurs while writing to this sink
   */

                if (!line.startsWith("#")) {
                    final String urlValue;
                    if (urlEncodeDisabled.get()) {
                        urlValue = line;
                        urlEncodeDisabled.set(false);
                    } else {
                        urlValue = systemHelper.encodeUrlFilter(line);
                    }

Es kann jedoch Fälle geben, in denen Sie Parameter für eine Abhängigkeit festlegen möchten, ohne viele verschiedene Funktionen oder Klassen zu deklarieren.

Stellen wir uns vor, wir möchten eine Abhängigkeit haben, die prüft, ob ein Query-Parameter `q` einen vordefinierten Inhalt hat.

Aber wir wollen diesen vordefinierten Inhalt per Parameter festlegen können.

## Eine „aufrufbare“ Instanz

Und dann ruft **FastAPI** diese Überschreibung anstelle der ursprünglichen Abhängigkeit auf.

{* ../../docs_src/dependency_testing/tutorial001_an_py310.py hl[26:27,30] *}

/// tip | Tipp

Sie können eine Überschreibung für eine Abhängigkeit festlegen, die an einer beliebigen Stelle in Ihrer **FastAPI**-Anwendung verwendet wird.

In diesen Fällen können Sie, anstatt einen Parameter der *Pfadoperation-Funktion* mit `Depends` zu deklarieren, eine `list`e von `dependencies` zum *Pfadoperation-Dekorator* hinzufügen.

## `dependencies` zum *Pfadoperation-Dekorator* hinzufügen

Der *Pfadoperation-Dekorator* erhält ein optionales Argument `dependencies`.

Es sollte eine `list`e von `Depends()` sein:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py39.py hl[19] *}

Sie sind jedoch nicht auf die Verwendung von bestimmten Datenmodellen, Klassen, oder Typen beschränkt.

Möchten Sie eine `id` und eine `email` und keinen `username` in Ihrem Modell haben? Kein Problem. Sie können dieselben Tools verwenden.

Möchten Sie nur ein `str` haben? Oder nur ein `dict`? Oder direkt eine Instanz eines Modells einer Datenbank-Klasse? Es funktioniert alles auf die gleiche Weise.

    }

    public void test_constructor_withBufferSizeAndCallback() throws IOException {
        Process mockProcess = createMockProcess("callback test\nanother line");
        List<String> callbackResults = new ArrayList<>();
        Consumer<String> callback = line -> callbackResults.add(line);

        JobProcess jobProcess = new JobProcess(mockProcess, 50, callback);

        assertNotNull(jobProcess);

Tatsächlich verwendet FastAPI diese beiden Dekoratoren intern.

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## Eine Datenbank-Abhängigkeit mit `yield`.

Sie könnten damit beispielsweise eine Datenbanksession erstellen und diese nach Abschluss schließen.

Nur der Code vor und einschließlich der `yield`-Anweisung wird ausgeführt, bevor eine Response erzeugt wird:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007.py hl[2:4] *}

* `https://www.googleapis.com/auth/drive` wird von Google verwendet.

/// info

In OAuth2 ist ein „Scope“ nur ein String, der eine bestimmte erforderliche Berechtigung deklariert.

Es spielt keine Rolle, ob er andere Zeichen wie `:` enthält oder ob es eine URL ist.

Diese Details sind implementierungsspezifisch.

Für OAuth2 sind es einfach nur Strings.

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## Gesamtübersicht