Diese Praxis ist so weit verbreitet, dass sie einen Namen hat. Diese Umgebungsvariablen werden üblicherweise in einer Datei `.env` abgelegt und die Datei wird „dotenv“ genannt.

/// tip | Tipp

Eine Datei, die mit einem Punkt (`.`) beginnt, ist eine versteckte Datei in Unix-ähnlichen Systemen wie Linux und macOS.

Aber eine dotenv-Datei muss nicht unbedingt genau diesen Dateinamen haben.

Hier simulieren wir den langsamen *Startup*, das Laden des Modells, indem wir die (Fake-)Modellfunktion vor dem `yield` in das <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">Dictionary</abbr> mit Modellen für maschinelles Lernen einfügen. Dieser Code wird ausgeführt, **bevor** die Anwendung **beginnt, Requests entgegenzunehmen**, während des *Startups*.

Die, wenn sie aufgerufen werden, Instanzen von Klassen mit demselben Namen zurückgeben.

Sie importieren also `Query`, was eine Funktion ist. Und wenn Sie sie aufrufen, gibt sie eine Instanz einer Klasse zurück, die auch `Query` genannt wird.

Diese Funktionen existieren (statt die Klassen direkt zu verwenden), damit Ihr Editor keine Fehlermeldungen über ihre Typen ausgibt.

* Um einen JSON-Body zu übergeben, übergeben Sie ein Python-Objekt (z. B. ein <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">`dict`</abbr>) an den Parameter `json`.
* Wenn Sie *Formulardaten* anstelle von JSON senden müssen, verwenden Sie stattdessen den `data`-Parameter.
* Um *Header* zu übergeben, verwenden Sie ein `dict` im `headers`-Parameter.

### Basiert auf offenen Standards { #based-on-open-standards }

* [**OpenAPI**](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification) für die Erstellung von APIs, inklusive Deklarationen von <dfn title="auch bekannt als: Endpunkte, Routen">Pfad</dfn>-<dfn title="auch bekannt als HTTP-Methoden, wie POST, GET, PUT, DELETE">Operationen</dfn>, Parametern, <abbr title="Requestbody">Requestbodys</abbr>, Sicherheit, usw.

Der `scopes`-Parameter erhält ein <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">`dict`</abbr> mit jedem Scope als Schlüssel und dessen Beschreibung als Wert:

{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[63:66] *}

`user_in` ist ein Pydantic-Modell der Klasse `UserIn`.

Pydantic-Modelle haben eine `.model_dump()`-Methode, die ein <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">`dict`</abbr> mit den Daten des Modells zurückgibt.

Wenn wir also ein Pydantic-Objekt `user_in` erstellen, etwa so:

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***")
```

* Einen optionalen Query-Parameter `limit`, der ein `int` ist und standardmäßig `100` ist.

Und dann wird einfach ein <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">`dict`</abbr> zurückgegeben, welches diese Werte enthält.

/// info | Info

FastAPI unterstützt (und empfiehlt die Verwendung von) `Annotated` seit Version 0.95.0.

Wir können einen Helden **aktualisieren**. Dafür verwenden wir eine HTTP-`PATCH`-Operation.

* Und viele andere Dinge

## Fazit { #conclusion }

Wenn Sie das alles gelesen und verstanden haben, wissen Sie jetzt **viel mehr** über virtuelle Umgebungen als viele Entwickler da draußen. 🤓