```Python hl_lines="24"
{!> ../../docs_src/response_model/tutorial004.py!}
```

////

Die Defaultwerte werden dann nicht in der Response enthalten sein, sondern nur die tatsächlich gesetzten Werte.

Wenn Sie also den Artikel mit der ID `foo` bei der *Pfadoperation* anfragen, wird (ohne die Defaultwerte) die Response sein:

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "price": 50.2
}
```

/// info

    * Wenn der Benutzer keine Query `q` übermittelt hat, verwenden wir die zuletzt übermittelte Query, die wir zuvor in einem Cookie gespeichert haben.

## Die Abhängigkeit verwenden

Diese Abhängigkeit verwenden wir nun wie folgt:

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="23"
{!> ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py!}
```

////

//// tab | Python 3.9+

```Python hl_lines="23"

```

////

/// info

In Pydantic Version 1 hieß die Methode zum Abrufen des JSON-Schemas für ein Modell `Item.schema()`, in Pydantic Version 2 heißt die Methode `Item.model_json_schema()`.

///

Obwohl wir nicht die standardmäßig integrierte Funktionalität verwenden, verwenden wir dennoch ein Pydantic-Modell, um das JSON-Schema für die Daten, die wir in YAML empfangen möchten, manuell zu generieren.

</blockquote>

## Investigation

In diesem Beispiel verwenden wir keine `scopes`, aber die Funktionalität ist vorhanden, wenn Sie sie benötigen.

///

Rufen Sie nun die Benutzerdaten aus der (gefakten) Datenbank ab, für diesen `username` aus dem Formularfeld.

Wenn es keinen solchen Benutzer gibt, geben wir die Fehlermeldung „Incorrect username or password“ zurück.

Für den Fehler verwenden wir die Exception `HTTPException`:

//// tab | Python 3.10+

}
```

/// tip | "Tipp"

Beachten Sie, dass die verwendete Callback-URL die URL enthält, die als Query-Parameter in `callback_url` (`https://www.external.org/events`) empfangen wurde, und auch die Rechnungs-`id` aus dem JSON-Body (`2expen51ve`).

///

### Den Callback-Router hinzufügen

Wenn Sie über die **neueste Version von Python** verfügen, verwenden Sie die Beispiele für die neueste Version, diese werden die **beste und einfachste Syntax** haben, zum Beispiel, „**Python 3.10+**“.

#### Liste

Definieren wir zum Beispiel eine Variable, die eine `list` von `str` – eine Liste von Strings – sein soll.

//// tab | Python 3.9+

Deklarieren Sie die Variable mit der gleichen Doppelpunkt-Syntax (`:`).

```

</div>

Und kopieren Sie die Ausgabe in die Variable `SECRET_KEY` (verwenden Sie nicht die im Beispiel).

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.

## Zusammenfassung

Mit Pydantic Settings können Sie die Einstellungen oder Konfigurationen für Ihre Anwendung verwalten und dabei die gesamte Leistungsfähigkeit der Pydantic-Modelle nutzen.

* Durch die Verwendung einer Abhängigkeit können Sie das Testen vereinfachen.
* Sie können `.env`-Dateien damit verwenden.

Die Middleware-Funktion erhält:

* Den `request`.
* Eine Funktion `call_next`, die den `request` als Parameter erhält.
    * Diese Funktion gibt den `request` an die entsprechende *Pfadoperation* weiter.
    * Dann gibt es die von der entsprechenden *Pfadoperation* generierte `response` zurück.
* Sie können die `response` dann weiter modifizieren, bevor Sie sie zurückgeben.