Stellen wir uns vor, Sie verfügen über einige **Modelle für maschinelles Lernen**, die Sie zur Bearbeitung von Requests verwenden möchten. 🤖

Die gleichen Modelle werden von den Requests gemeinsam genutzt, es handelt sich also nicht um ein Modell pro Request, pro Benutzer, oder ähnliches.

# Geschichte, Design und Zukunft

Vor einiger Zeit fragte <a href="https://github.com/fastapi/fastapi/issues/3#issuecomment-454956920" class="external-link" target="_blank">ein **FastAPI**-Benutzer</a>:

> Was ist die Geschichte dieses Projekts? Es scheint, als wäre es in ein paar Wochen aus dem Nichts zu etwas Großartigem geworden [...]

Hier ist ein wenig über diese Geschichte.

## Alternativen

/// note | Technische Details

Sie könnten auch `from starlette.requests import Request` verwenden.

**FastAPI** bietet es als Komfort für Sie, den Entwickler, an. Aber es stammt direkt von Starlette.

///

### Vor und nach der `response`

Sie können Code hinzufügen, der mit dem `request` ausgeführt wird, bevor dieser von einer beliebigen *Pfadoperation* empfangen wird.

{* ../../docs_src/advanced_middleware/tutorial001.py hl[2,6] *}

## `TrustedHostMiddleware`

Erzwingt, dass alle eingehenden Requests einen korrekt gesetzten `Host`-Header haben, um sich vor HTTP-Host-Header-Angriffen zu schützen.

{* ../../docs_src/advanced_middleware/tutorial002.py hl[2,6:8] *}

Die folgenden Argumente werden unterstützt:

    # Einen Error zurückgeben
    ...
```

Aber durch die Verwendung von `secrets.compare_digest()` ist dieser Code sicher vor einer Art von Angriffen, die „Timing-Angriffe“ genannt werden.

### Timing-Angriffe

Aber was ist ein „Timing-Angriff“?

Stellen wir uns vor, dass einige Angreifer versuchen, den Benutzernamen und das Passwort zu erraten.

### `List` von `typing` importieren

In Python 3.9 oder darüber können Sie einfach `list` verwenden, um diese Typannotationen zu deklarieren, wie wir unten sehen werden. 💡

In Python-Versionen vor 3.9 (3.6 und darüber), müssen Sie zuerst `List` von Pythons Standardmodul `typing` importieren.

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002.py hl[1] *}

### Eine `list`e mit einem Typ-Parameter deklarieren

* Sicherheit – HTTPS
* Beim Hochfahren ausführen
* Neustarts
* Replikation (die Anzahl der laufenden Prozesse)
* Arbeitsspeicher
* Schritte vor dem Start

Zum Beispiel, wenn Sie es in einer Datenbank speichern möchten.

Dafür bietet **FastAPI** eine Funktion `jsonable_encoder()`.

## `jsonable_encoder` verwenden

Stellen wir uns vor, Sie haben eine Datenbank `fake_db`, die nur JSON-kompatible Daten entgegennimmt.

Sie akzeptiert zum Beispiel keine `datetime`-Objekte, da die nicht kompatibel mit JSON sind.

Es kann jedoch Fälle geben, in denen Sie Parameter für eine Abhängigkeit festlegen möchten, ohne viele verschiedene Funktionen oder Klassen zu deklarieren.

Stellen wir uns vor, wir möchten eine Abhängigkeit haben, die prüft, ob ein Query-Parameter `q` einen vordefinierten Inhalt hat.

Aber wir wollen diesen vordefinierten Inhalt per Parameter festlegen können.

## Eine „aufrufbare“ Instanz

In manchen Fällen müssen Sie jedoch einen anderen als den Standard-Statuscode zurückgeben.

## Anwendungsfall

Stellen Sie sich zum Beispiel vor, Sie möchten standardmäßig den HTTP-Statuscode „OK“ `200` zurückgeben.

Wenn die Daten jedoch nicht vorhanden waren, möchten Sie diese erstellen und den HTTP-Statuscode „CREATED“ `201` zurückgeben.