}
}

// Trace print sql message
//
//nolint:cyclop
func (l *logger) Trace(ctx context.Context, begin time.Time, fc func() (string, int64), err error) {
	if l.LogLevel <= Silent {
		return
	}

	elapsed := time.Since(begin)
	switch {
	case err != nil && l.LogLevel >= Error && (!errors.Is(err, ErrRecordNotFound) || !l.IgnoreRecordNotFoundError):
		sql, rows := fc()

    val session = FakeSSLSession()
    assertThat(verifier.verify("localhost", session)).isFalse()
  }

  @Test fun verifyCn() {
    // CN=foo.com
    val session =
      session(
        """
        -----BEGIN CERTIFICATE-----
        MIIERjCCAy6gAwIBAgIJAIz+EYMBU6aQMA0GCSqGSIb3DQEBBQUAMIGiMQswCQYD
        VQQGEwJDQTELMAkGA1UECBMCQkMxEjAQBgNVBAcTCVZhbmNvdXZlcjEWMBQGA1UE

Die richtige Stelle ist:

* Im Schlüssel `content`, der als Wert ein weiteres JSON-Objekt (`dict`) hat, welches Folgendes enthält:
    * Ein Schlüssel mit dem Medientyp, z. B. `application/json`, der als Wert ein weiteres JSON-Objekt hat, welches Folgendes enthält:

### Wann verwenden

Sie sollten dieses offizielle Basisimage (oder ein ähnliches) wahrscheinlich **nicht** benutzen, wenn Sie **Kubernetes** (oder andere) verwenden und Sie bereits **Replikation** auf Cluster ebene mit mehreren **Containern** eingerichtet haben. In diesen Fällen ist es besser, **ein Image von Grund auf zu erstellen**, wie oben beschrieben: [Ein Docker-Image für FastAPI erstellen](#ein-docker-image-fur-fastapi-erstellen).

Mit diesen Ideen kann JWT für weitaus anspruchsvollere Szenarien verwendet werden.

In diesen Fällen könnten mehrere dieser Entitäten die gleiche ID haben, sagen wir `foo` (ein Benutzer `foo`, ein Auto `foo` und ein Blog-Beitrag `foo`).

```Python hl_lines="1  4"
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial008b.py!}
```

////

In beiden Fällen bedeutet das, dass `item` ein `int` oder ein `str` sein kann.

#### Vielleicht `None`

Sie können deklarieren, dass ein Wert ein `str`, aber vielleicht auch `None` sein kann.

Ein `datetime`-Objekt müsste also in einen `str` umgewandelt werden, der die Daten im <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601" class="external-link" target="_blank">ISO-Format</a> enthält.

Genauso würde die Datenbank kein Pydantic-Modell (ein Objekt mit Attributen) akzeptieren, sondern nur ein `dict`.

Sie können für diese Fälle `jsonable_encoder` verwenden.

```Python hl_lines="10"
{!> ../../docs_src/query_params/tutorial006.py!}
```

////

In diesem Fall gibt es drei Query-Parameter:

* `needy`, ein erforderlicher `str`.
* `skip`, ein `int` mit einem Defaultwert `0`.
* `limit`, ein optionales `int`.

/// tip | "Tipp"

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`:

```Python
{
    'username': 'john',
    'password': 'secret',
    'email': '******@****.***',
    'full_name': None,
}
```

#### Ein `dict` entpacken

API'lara gereken bir diğer büyük özellik ise veri doğrulamadır, yani verinin çeşitli parametrelere bağlı olarak doğru ve tutarlı olduğundan emin olmaktır. Örneğin bir alanın `int` olmasına karar verdiniz, daha sonra rastgele bir metin değeri almasını istemezsiniz. Bu özellikle sisteme dışarıdan gelen veri için kullanışlı bir özellik oluyor.