## Zweite Abhängigkeit, „Dependable“ und „Dependant“

Dann können Sie eine weitere Abhängigkeitsfunktion (ein „Dependable“) erstellen, die gleichzeitig eine eigene Abhängigkeit deklariert (also auch ein „Dependant“ ist):

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[13] *}

Betrachten wir die deklarierten Parameter:

Hier wird es wichtig, in der Lage zu sein, <abbr title="greater than – größer als"><code>gt</code></abbr> zu deklarieren, und nicht nur <abbr title="greater than or equal – größer oder gleich"><code>ge</code></abbr>, da Sie hiermit bestimmen können, dass ein Wert, zum Beispiel, größer als `0` sein muss, obwohl er kleiner als `1` ist.

`0.5` wäre also ein gültiger Wert, aber nicht `0.0` oder `0`.

    * Aber es bietet Ihnen die Tools zum Erstellen einfacher Webanwendungen, mit Routing basierend auf Pfaden, usw.
    * Wenn Sie Starlette vergleichen, vergleichen Sie es mit Webframeworks (oder Mikroframeworks) wie Sanic, Flask, Django, usw.
* **FastAPI**:

# Über

Ein Projektgenerator verfügt immer über ein sehr spezifisches Setup, das Sie aktualisieren und an Ihre eigenen Bedürfnisse anpassen sollten, aber es könnte ein guter Ausgangspunkt für Ihr Projekt sein.

## Full Stack FastAPI PostgreSQL

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## Den Token zurückgeben

Die Response des `token`-Endpunkts muss ein JSON-Objekt sein.

Es sollte einen `token_type` haben. Da wir in unserem Fall „Bearer“-Token verwenden, sollte der Token-Typ "`bearer`" sein.

Und es sollte einen `access_token` haben, mit einem String, der unseren Zugriffstoken enthält.

## Über Sicherheit, APIs und Dokumentation

Das Verstecken Ihrer Dokumentationsoberflächen in der Produktion *sollte nicht* die Methode sein, Ihre API zu schützen.

Dadurch wird Ihrer API keine zusätzliche Sicherheit hinzugefügt, die *Pfadoperationen* sind weiterhin dort verfügbar, wo sie sich befinden.

## FastAPI-Anwendung mit Tags

In vielen Fällen wird Ihre FastAPI-Anwendung größer sein und Sie werden wahrscheinlich Tags verwenden, um verschiedene Gruppen von *Pfadoperationen* zu separieren.

Beispielsweise könnten Sie einen Abschnitt für **Items (Artikel)** und einen weiteren Abschnitt für **Users (Benutzer)** haben, und diese könnten durch Tags getrennt sein:

{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial002_py39.py hl[21,26,34] *}

Jedes Attribut eines Pydantic-Modells hat einen Typ.

Aber dieser Typ kann selbst ein anderes Pydantic-Modell sein.

Sie können also tief verschachtelte JSON-„Objekte“ deklarieren, mit spezifischen Attributnamen, -typen, und -validierungen.

Alles das beliebig tief verschachtelt.

### Ein Kindmodell definieren

Wir können zum Beispiel ein `Image`-Modell definieren.

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## Einstellungen in einer Abhängigkeit

In manchen Fällen kann es nützlich sein, die Einstellungen mit einer Abhängigkeit bereitzustellen, anstatt ein globales Objekt `settings` zu haben, das überall verwendet wird.

Dies könnte besonders beim Testen nützlich sein, da es sehr einfach ist, eine Abhängigkeit mit Ihren eigenen benutzerdefinierten Einstellungen zu überschreiben.