Dies war so designt, hauptsächlich um die Verwendung derselben von Abhängigkeiten „geyieldeten“ Objekte in Hintergrundtasks zu ermöglichen, da der Exit-Code erst ausgeführt wurde, nachdem die Hintergrundtasks abgeschlossen waren.

Eine SQLModel-`engine` (darunter ist es tatsächlich eine SQLAlchemy-`engine`) ist das, was die **Verbindungen** zur Datenbank hält.

Sie hätten **ein einziges `engine`-Objekt** für Ihren gesamten Code, um sich mit derselben Datenbank zu verbinden.

{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[14:18] hl[14:15,17:18] *}

"anderem", "anderen", "anderer", "anderes", "anderm", "andern", "anderr", "anders", "auch", "auf", "aus", "bei", "bin", "bis", "bist", "da", "damit", "dann", "der", "den", "des", "dem", "die", "das", "daß", "derselbe", "derselben", "denselben", "desselben", "demselben", "dieselbe", "dieselben", "dasselbe", "dazu", "dein", "deine", "deinem", "deinen", "deiner", "deines", "denn", "derer", "dessen", "dich", "dir", "du", "dies", "diese", "diesem", "diesen", "dieser", "dieses", "doch", "dort", "durch",...

"anderem", "anderen", "anderer", "anderes", "anderm", "andern", "anderr", "anders", "auch", "auf", "aus", "bei", "bin", "bis", "bist", "da", "damit", "dann", "der", "den", "des", "dem", "die", "das", "daß", "derselbe", "derselben", "denselben", "desselben", "demselben", "dieselbe", "dieselben", "dasselbe", "dazu", "dein", "deine", "deinem", "deinen", "deiner", "deines", "denn", "derer", "dessen", "dich", "dir", "du", "dies", "diese", "diesem", "diesen", "dieser", "dieses", "doch", "dort", "durch",...

Und dieselben Full-Stack-Generatoren bildeten die Basis der [**FastAPI**-Projektgeneratoren](project-generation.md).

/// info | Info

Flask-apispec wurde von denselben Marshmallow-Entwicklern erstellt.

///

/// check | Inspirierte **FastAPI**

Das OpenAPI-Schema automatisch zu generieren, aus demselben Code, welcher die Serialisierung und Validierung definiert.

berechnen.">„Cache“</dfn> und übergibt diesen gecachten Wert an alle „Dependanten“, die ihn in diesem spezifischen Request benötigen, anstatt die Abhängigkeit mehrmals für denselben Request aufzurufen.

In einem fortgeschrittenen Szenario, bei dem Sie wissen, dass die Abhängigkeit bei jedem Schritt (möglicherweise mehrmals) in demselben Request aufgerufen werden muss, anstatt den zwischengespeicherten Wert zu verwenden, können Sie den Parameter `use_cache=False` festlegen, wenn Sie `Depends` verwenden:...

Beachten Sie, dass `response_model` ein Parameter der „Dekorator“-Methode ist (`get`, `post`, usw.). Nicht der *Pfadoperation-Funktion*, so wie die anderen Parameter und der Body.

///

`response_model` nimmt denselben Typ entgegen, den Sie auch für ein Pydantic-Modellfeld deklarieren würden, also etwa ein Pydantic-Modell, aber es kann auch z. B. eine `list`e von Pydantic-Modellen sein, wie etwa `List[Item]`.

In diesem Abschnitt erfahren Sie, wie Sie Authentifizierung und Autorisierung mit demselben OAuth2, mit Scopes in Ihrer **FastAPI**-Anwendung verwalten.

/// warning | Achtung

Dies ist ein mehr oder weniger fortgeschrittener Abschnitt. Wenn Sie gerade erst anfangen, können Sie ihn überspringen.

Diese Art von Angriff ist vor allem relevant, wenn:

* die Anwendung lokal läuft (z. B. auf `localhost`) oder in einem internen Netzwerk
* und die Anwendung keine Authentifizierung hat, sondern erwartet, dass jeder Request aus demselben Netzwerk vertrauenswürdig ist.

## Beispielangriff { #example-attack }

Stellen Sie sich vor, Sie bauen eine Möglichkeit, lokal einen KI-Agenten auszuführen.

Er stellt eine API bereit unter

```

{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial002_py310.py hl[14] *}

## Benutzerdefinierte Exceptionhandler installieren { #install-custom-exception-handlers }

Sie können benutzerdefinierte Exceptionhandler mit [denselben Exception-Werkzeugen von Starlette](https://www.starlette.dev/exceptions/) hinzufügen.

Angenommen, Sie haben eine benutzerdefinierte Exception `UnicornException`, die Sie (oder eine Bibliothek, die Sie verwenden) `raise`n könnten.