<a href="https://stackoverflow.com/help/minimal-reproducible-example" class="external-link" target="_blank">minimales, reproduzierbares Beispiel</a> bereitzustellen, welches Sie **kopieren, einfügen** und lokal ausführen können, um den gleichen Fehler oder das gleiche Verhalten zu sehen, das die Person sieht, oder um ihren Anwendungsfall besser zu verstehen.

* Wenn Sie in Geberlaune sind, können Sie ein solches Beispiel selbst erstellen, nur basierend auf der Beschreibung des Problems. Denken...

`secrets.compare_digest()` benötigt `bytes` oder einen `str`, welcher nur ASCII-Zeichen (solche der englischen Sprache) enthalten darf, das bedeutet, dass es nicht mit Zeichen wie `á`, wie in `Sebastián`, funktionieren würde.

Um dies zu lösen, konvertieren wir zunächst den `username` und das `password` in UTF-8-codierte `bytes`.

Sie haben eigentlich keine Benutzer, die sich bei Ihrer Anwendung anmelden, sondern Roboter, Bots oder andere Systeme, die nur über einen Zugriffstoken verfügen? Auch hier funktioniert alles gleich.

Wenn Sie beispielsweise einen Parameter vom Typ `Hero` deklarieren, wird er aus dem **JSON-Body** gelesen.

Auf die gleiche Weise können Sie es als **Rückgabetyp** der Funktion deklarieren, und dann wird die Form der Daten in der automatischen API-Dokumentation angezeigt.

{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[40:45] hl[40:45] *}

# Cookie-Parameter { #cookie-parameters }

Sie können Cookie-Parameter auf die gleiche Weise definieren wie `Query`- und `Path`-Parameter.

## `Cookie` importieren { #import-cookie }

Importieren Sie zuerst `Cookie`:

{* ../../docs_src/cookie_params/tutorial001_an_py310.py hl[3] *}

## `Cookie`-Parameter deklarieren { #declare-cookie-parameters }

Deklarieren Sie dann die Cookie-Parameter mit derselben Struktur wie bei `Path` und `Query`.

Und natürlich wird das gleiche unterstützt:

* Datenvalidierung
* Datenserialisierung
* Datendokumentation, usw.

Das funktioniert genauso wie mit Pydantic-Modellen. Und tatsächlich wird es unter der Haube mittels Pydantic auf die gleiche Weise bewerkstelligt.

/// info | Info

Der *Pfadoperation-Dekorator* erhält ein optionales Argument `dependencies`.

Es sollte eine `list`e von `Depends()` sein:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py39.py hl[19] *}

Diese Abhängigkeiten werden auf die gleiche Weise wie normale Abhängigkeiten ausgeführt/aufgelöst. Aber ihr Wert (falls sie einen zurückgeben) wird nicht an Ihre *Pfadoperation-Funktion* übergeben.

/// tip | Tipp

Es vereinfacht den Prozess des **Erstellens**, **Deployens** und **Zugreifens** auf eine API mit minimalem Aufwand.

Es bringt die gleiche **Developer-Experience** beim Erstellen von Apps mit FastAPI auch zum **Deployment** in der Cloud. 🎉

FastAPI Cloud ist der Hauptsponsor und Finanzierungsgeber für die *FastAPI and friends* Open-Source-Projekte. ✨

`Header` bietet etwas zusätzliche Funktionalität im Vergleich zu `Path`, `Query` und `Cookie`.

Die meisten Standard-Header sind durch ein „Bindestrich“-Zeichen getrennt, auch bekannt als „Minus-Symbol“ (`-`).

Aber eine Variable wie `user-agent` ist in Python ungültig.

Daher wird `Header` standardmäßig die Zeichen des Parameter-Namens von Unterstrich (`_`) zu Bindestrich (`-`) konvertieren, um die Header zu extrahieren und zu dokumentieren.

/// info | Info

Unterstützung für `separate_input_output_schemas` wurde in FastAPI `0.102.0` hinzugefügt. 🤓

///

{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial002_py310.py hl[10] *}

### Gleiches Schema für Eingabe- und Ausgabemodelle in der Dokumentation { #same-schema-for-input-and-output-models-in-docs }