heeft een incorrecte tijd aangegeven",badUrl:"De ingevoerde waarde is geen correcte URL",badreCaptcha:"Bevestig a.u.b. dat u geen robot bent",errorTitle:"Indienen van formulier mislukt!",groupCheckedEnd:" item(s)",groupCheckedRangeStart:"Kies a.u.b. tussen ",groupCheckedTooFewStart:"Kies a.u.b. ten minste ",groupCheckedTooManyStart:"Kies a.u.b. maximaal ",imageRatioNotAccepted:"De afbeeldingsverhouding wordt niet geaccepteerd",imageTooSmall:"de afbeelding was te klein",imageTooTall:"de afbeelding kan...

seront
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serait
serions
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aurai
auras
aura
aurons
aurez
auront
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Konkret geht es darum, Uvicorn, Starlette und FastAPI miteinander zu vergleichen (neben vielen anderen Tools).

Je einfacher das Problem, welches durch das Tool gelöst wird, desto besser ist die Performanz. Und die meisten Benchmarks testen nicht die zusätzlichen Funktionen, welche das Tool bietet.

Die Hierarchie ist wie folgt:

* **Uvicorn**: ein ASGI-Server
    * **Starlette**: (verwendet Uvicorn) ein Web-Mikroframework

Ich habe seit mehreren Jahren APIs mit komplexen Anforderungen (maschinelles Lernen, verteilte Systeme, asynchrone Jobs, NoSQL-Datenbanken, usw.) erstellt und leitete mehrere Entwicklerteams.

Dabei musste ich viele Alternativen untersuchen, testen und nutzen.

Die Geschichte von **FastAPI** ist zu einem großen Teil die Geschichte seiner Vorgänger.

Wie im Abschnitt [Alternativen](alternatives.md){.internal-link target=_blank} gesagt:

<blockquote markdown="1">

Angenommen, Sie möchten auf die IP-Adresse/den Host des Clients in Ihrer *Pfadoperation-Funktion* zugreifen.

Dazu müssen Sie direkt auf den Request zugreifen.

```Python hl_lines="1  7-8"
{!../../docs_src/using_request_directly/tutorial001.py!}
```

Durch die Deklaration eines *Pfadoperation-Funktionsparameters*, dessen Typ der `Request` ist, weiß **FastAPI**, dass es den `Request` diesem Parameter übergeben soll.

/// tip | "Tipp"

## Vorbehalt

Diese zusätzlichen Responses werden in das OpenAPI-Schema aufgenommen, sodass sie auch in der API-Dokumentation erscheinen.

Für diese zusätzlichen Responses müssen Sie jedoch sicherstellen, dass Sie eine `Response`, wie etwa `JSONResponse`, direkt zurückgeben, mit Ihrem Statuscode und Inhalt.

## Zusätzliche Response mit `model`

Fess basiert auf [OpenSearch](https://github.com/opensearch-project/OpenSearch), aber es ist kein Wissen oder Erfahrung mit OpenSearch erforderlich. Fess bietet eine einfach zu bedienende Administrations-GUI zur Konfiguration des Systems über Ihren Browser.

Wenn Sie ein Pydantic-Modell in Ihrem Test haben und dessen Daten während des Testens an die Anwendung senden möchten, können Sie den `jsonable_encoder` verwenden, der in [JSON-kompatibler Encoder](encoder.md){.internal-link target=_blank} beschrieben wird.

///

## Tests ausführen

Danach müssen Sie nur noch `pytest` installieren:

<div class="termy">

```console

///

## `HTTPSRedirectMiddleware`

Erzwingt, dass alle eingehenden Requests entweder `https` oder `wss` sein müssen.

Alle eingehenden Requests an `http` oder `ws` werden stattdessen an das sichere Schema umgeleitet.

```Python hl_lines="2  6"
{!../../docs_src/advanced_middleware/tutorial001.py!}
```

## `TrustedHostMiddleware`