Hier ist ein Beispiel, wie eine HTTPS-API aussehen könnte, Schritt für Schritt, wobei vor allem die für Entwickler wichtigen Ideen berücksichtigt werden.

### Domainname

Alles beginnt wahrscheinlich damit, dass Sie einen **Domainnamen erwerben**. Anschließend konfigurieren Sie ihn in einem DNS-Server (wahrscheinlich beim selben Cloud-Anbieter).

## Zusammenfassung

* Importieren Sie `FastAPI`.
* Erstellen Sie eine `app` Instanz.
* Schreiben Sie einen **Pfadoperation-Dekorator** (wie z. B. `@app.get("/")`).
* Schreiben Sie eine **Pfadoperation-Funktion** (wie z. B. oben `def root(): ...`).

# Exceptions – `HTTPException` und `WebSocketException`

Dies sind die <abbr title="Exception – Ausnahme, Fehler: Python-Objekt, das einen Fehler nebst Metadaten repräsentiert">Exceptions</abbr>, die Sie auslösen können, um dem Client Fehler zu berichten.

    * Durch die Verwendung von FastAPI sparen Sie also Entwicklungszeit, Fehler und Codezeilen und würden wahrscheinlich die gleiche Leistung (oder eine bessere) erzielen, die Sie hätten, wenn Sie es nicht verwenden würden (da Sie alles in Ihrem Code implementieren müssten).

### Die Callback-*Pfadoperation* erstellen

Um die Callback-*Pfadoperation* zu erstellen, verwenden Sie denselben `APIRouter`, den Sie oben erstellt haben.

Sie sollte wie eine normale FastAPI-*Pfadoperation* aussehen:

* Sie sollte wahrscheinlich eine Deklaration des Bodys enthalten, die sie erhalten soll, z. B. `body: InvoiceEvent`.

# Middleware

Sie können Middleware zu **FastAPI**-Anwendungen hinzufügen.

Eine „Middleware“ ist eine Funktion, die mit jedem **Request** arbeitet, bevor er von einer bestimmten *Pfadoperation* verarbeitet wird. Und auch mit jeder **Response**, bevor sie zurückgegeben wird.

* Sie nimmt jeden **Request** entgegen, der an Ihre Anwendung gesendet wird.
* Sie kann dann etwas mit diesem **Request** tun oder beliebigen Code ausführen.

    ```

Betrachten wir die deklarierten Parameter:

* Obwohl diese Funktion selbst eine Abhängigkeit ist („Dependable“, etwas hängt von ihr ab), deklariert sie auch eine andere Abhängigkeit („Dependant“, sie hängt von etwas anderem ab).
    * Sie hängt von `query_extractor` ab und weist den von diesem zurückgegebenen Wert dem Parameter `q` zu.
* Sie deklariert außerdem ein optionales `last_query`-Cookie, ein `str`.

        # TODO: remove when deprecating Pydantic v1
        {
            "detail": [
                {
                    "loc": ["body", 1],
                    "msg": "Expecting property name enclosed in double quotes: line 1 column 2 (char 1)",
                    "type": "value_error.jsondecode",
                    "ctx": {
                        "msg": "Expecting property name enclosed in double quotes",

        # TODO: remove when deprecating Pydantic v1
        {
            "detail": [
                {
                    "loc": ["body", 1],
                    "msg": "Expecting property name enclosed in double quotes: line 1 column 2 (char 1)",
                    "type": "value_error.jsondecode",
                    "ctx": {
                        "msg": "Expecting property name enclosed in double quotes",

    {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial007.py!}
    ```

!!! info
    Beachten Sie, wie `Offer` eine Liste von `Item`s hat, von denen jedes seinerseits eine optionale Liste von `Image`s hat.

## Bodys aus reinen Listen

Wenn Sie möchten, dass das äußerste Element des JSON-Bodys ein JSON-`array` (eine Python-`list`e) ist, können Sie den Typ im Funktionsparameter deklarieren, mit der gleichen Syntax wie in Pydantic-Modellen: