Wenn Sie die Abhängigkeit `common_parameters()` verwenden, müssen Sie den gesamten Parameter mit der Typannotation und `Depends()` schreiben:

```Python
commons: Annotated[dict, Depends(common_parameters)]
```

Da wir jedoch `Annotated` verwenden, können wir diesen `Annotated`-Wert in einer Variablen speichern und an mehreren Stellen verwenden:

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="12  16  21"

        * `implicit`
        * `clientCredentials`
        * `authorizationCode`
    * Es gibt jedoch einen bestimmten „Flow“, der perfekt für die direkte Abwicklung der Authentifizierung in derselben Anwendung verwendet werden kann:
        * `password`: Einige der nächsten Kapitel werden Beispiele dafür behandeln.

Zuvor unterstützte es nur das Schlüsselwort `example` mit einem einzigen Beispiel. Dieses wird weiterhin von OpenAPI 3.1.0 unterstützt, ist jedoch <abbr title="deprecated – obsolet, veraltet: Es soll nicht mehr verwendet werden">deprecated</abbr> und nicht Teil des JSON Schema Standards. Wir empfehlen Ihnen daher, von `example` nach `examples` zu migrieren. 🤓

/// info

Bedenken Sie, dass Datenklassen nicht alles können, was Pydantic-Modelle können.

Daher müssen Sie möglicherweise weiterhin Pydantic-Modelle verwenden.

Wenn Sie jedoch eine Menge Datenklassen herumliegen haben, ist dies ein guter Trick, um sie für eine Web-API mithilfe von FastAPI zu verwenden. 🤓

///

## Datenklassen als `response_model`

Davor war der Umgang mit asynchronem Code jedoch deutlich komplexer und schwieriger.

In früheren Versionen von Python hätten Sie Threads oder <a href="https://www.gevent.org/" class="external-link" target="_blank">Gevent</a> verwenden können. Der Code ist jedoch viel komplexer zu verstehen, zu debuggen und nachzuvollziehen.

Und Sie können alle Modelle und Daten für die Sicherheitsanforderungen verwenden (in diesem Fall ein Pydantic-Modell `User`).

Sie sind jedoch nicht auf die Verwendung von bestimmten Datenmodellen, Klassen, oder Typen beschränkt.

Möchten Sie eine `id` und eine `email` und keinen `username` in Ihrem Modell haben? Kein Problem. Sie können dieselben Tools verwenden.

Und **ReDoc** verwendet diese Datei:

* <a href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/redoc@next/bundles/redoc.standalone.js" class="external-link" target="_blank">`redoc.standalone.js`</a>

Danach könnte Ihre Dateistruktur wie folgt aussehen:

```
.
├── app
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
└── static
    ├── redoc.standalone.js
    ├── swagger-ui-bundle.js

Und Standard-basierte Tools für die Oberfläche zu integrieren:

* <a href="https://github.com/swagger-api/swagger-ui" class="external-link" target="_blank">Swagger UI</a>
* <a href="https://github.com/Rebilly/ReDoc" class="external-link" target="_blank">ReDoc</a>

In Pydantic v1 hieß diese Methode `.dict()`, in Pydantic v2 wurde sie deprecated (aber immer noch unterstützt) und in `.model_dump()` umbenannt.

Die Beispiele hier verwenden `.dict()` für die Kompatibilität mit Pydantic v1, Sie sollten jedoch stattdessen `.model_dump()` verwenden, wenn Sie Pydantic v2 verwenden können.

///

### Über `**user_in.dict()`

#### Pydantic's `.dict()`

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

Sie enthält einen `APIRouter` mit einigen administrativen *Pfadoperationen*, die Ihre Organisation zwischen mehreren Projekten teilt.

In diesem Beispiel wird es ganz einfach sein. Nehmen wir jedoch an, dass wir, da sie mit anderen Projekten in der Organisation geteilt wird, sie nicht ändern und kein `prefix`, `dependencies`, `tags`, usw. direkt zum `APIRouter` hinzufügen können: