!!! tip "Tipp"
    Beachten Sie, dass die Verschlüsselung der Kommunikation auf der **TCP-Ebene** und nicht auf der HTTP-Ebene erfolgt.

### HTTPS-Request

Da Client und Server (sprich, der Browser und der TLS-Terminierungsproxy) nun über eine **verschlüsselte TCP-Verbindung** verfügen, können sie die **HTTP-Kommunikation** starten.

* Datenvalidierung
* Automatische Dokumentation

## Spezielle Typen und Validierungen

Abgesehen von normalen einfachen Typen, wie `str`, `int`, `float`, usw. können Sie komplexere einfache Typen verwenden, die von `str` erben.

Stellen wir uns vor, dass das Laden des Modells **eine ganze Weile dauern** kann, da viele **Daten von der Festplatte** gelesen werden müssen. Sie möchten das also nicht für jeden Request tun.

### Erstellen Sie eine `Enum`-Klasse

Importieren Sie `Enum` und erstellen Sie eine Unterklasse, die von `str` und `Enum` erbt.

Indem Sie von `str` erben, weiß die API Dokumentation, dass die Werte des Enums vom Typ `str` sein müssen, und wird in der Lage sein, korrekt zu rendern.

Erstellen Sie dann Klassen-Attribute mit festgelegten Werten, welches die erlaubten Werte sein werden:

## Proxy mit einem abgetrennten Pfadpräfix

Ein Proxy mit einem abgetrennten Pfadpräfix bedeutet in diesem Fall, dass Sie einen Pfad unter `/app` in Ihrem Code deklarieren könnten, dann aber, eine Ebene darüber, den Proxy hinzufügen, der Ihre **FastAPI**-Anwendung unter einem Pfad wie `/api/v1` platziert.

In diesem Fall würde der ursprüngliche Pfad `/app` tatsächlich unter `/api/v1/app` bereitgestellt.

### `Response`

Die Hauptklasse `Response`, alle anderen Responses erben von ihr.

Sie können sie direkt zurückgeben.

Sie akzeptiert die folgenden Parameter:

* `content` – Ein `str` oder `bytes`.
* `status_code` – Ein `int`-HTTP-Statuscode.

Dennoch sind die Fähigkeiten von Uvicorn zur Abwicklung von Workerprozessen derzeit eingeschränkter als die von Gunicorn. Wenn Sie also einen Prozessmanager auf dieser Ebene (auf der Python-Ebene) haben möchten, ist es vermutlich besser, es mit Gunicorn als Prozessmanager zu versuchen.

Wie auch immer, Sie würden es so ausführen:

<div class="termy">

```console

## Andere Modelle

Sie können jetzt den aktuellen Benutzer direkt in den *Pfadoperation-Funktionen* abrufen und die Sicherheitsmechanismen auf **Dependency Injection** Ebene handhaben, mittels `Depends`.

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

* gehe zum übergeordneten Package (das Verzeichnis `app/`) ...
* gehe dann zum übergeordneten Package dieses Packages (es gibt kein übergeordnetes Package, `app` ist die oberste Ebene 😱) ...
* und finde dort das Modul `dependencies` (die Datei unter `app/dependencies.py`) ...
* und importiere daraus die Funktion `get_token_header`.

**erstellen** diese Containerimages **inkrementell**, fügen **eine Ebene über der anderen** hinzu, beginnend am Anfang des `Dockerfile`s und fügen alle durch die einzelnen Anweisungen des `Dockerfile`s erstellten Dateien hinzu.

Docker und ähnliche Tools verwenden beim Erstellen des Images auch einen **internen Cache**. Wenn sich eine Datei seit der letzten Erstellung des Containerimages nicht geändert hat, wird **dieselbe Ebene wiederverwendet**, die beim letzten Mal erstellt wurde, anstatt...