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Hier ist, was Sie beachten sollten und wie Sie einen Pull Request überprüfen:

### Das Problem verstehen

* Stellen Sie zunächst sicher, dass Sie **das Problem verstehen**, welches der Pull Request zu lösen versucht. Möglicherweise gibt es eine längere Diskussion dazu in einer GitHub-Diskussion oder einem GitHub-Issue.

```Python hl_lines="7"
{!../../../docs_src/first_steps/tutorial001.py!}
```

Dies ist eine Python-Funktion.

Sie wird von **FastAPI** immer dann aufgerufen, wenn sie eine Anfrage an die URL "`/`" mittels einer `GET`-Operation erhält.

In diesem Fall handelt es sich um eine `async`-Funktion.

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Sie könnten sie auch als normale Funktion anstelle von `async def` definieren:

    {!> ../../../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:

## Full Stack FastAPI MongoDB

... könnte später kommen, abhängig von meiner verfügbaren Zeit und anderen Faktoren. 😅 🎉

## Modelle für maschinelles Lernen mit spaCy und FastAPI

GitHub: <a href="https://github.com/microsoft/cookiecutter-spacy-fastapi" class="external-link" target="_blank">https://github.com/microsoft/cookiecutter-spacy-fastapi</a>

### Modelle für maschinelles Lernen mit spaCy und FastAPI – Funktionen

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).

Diese Rechnungen haben eine `id`, einen optionalen `title`, einen `customer` (Kunde) und ein `total` (Gesamtsumme).

Der Benutzer Ihrer API (ein externer Entwickler) erstellt mit einem POST-Request eine Rechnung in Ihrer API.

Dann wird Ihre API (beispielsweise):

* die Rechnung an einen Kunden des externen Entwicklers senden.
* das Geld einsammeln.

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.

Wenn Sie eine Exception auslösen, wird, wie es bei normalem Python der Fall wäre, der Rest der Ausführung abgebrochen. Auf diese Weise können Sie diese Exceptions von überall im Code werfen, um einen Request abzubrechen und den Fehler dem Client anzuzeigen.

## Erstellung einer Middleware

Um eine Middleware zu erstellen, verwenden Sie den Dekorator `@app.middleware("http")` über einer Funktion.

Die Middleware-Funktion erhält:

* Den `request`.
* Eine Funktion `call_next`, die den `request` als Parameter erhält.
    * Diese Funktion gibt den `request` an die entsprechende *Pfadoperation* weiter.

    * Wenn Sie FastAPI vergleichen, vergleichen Sie es mit einem Webanwendung-Framework (oder einer Reihe von Tools), welche Datenvalidierung, Serialisierung und Dokumentation bereitstellen, wie Flask-apispec, NestJS, Molten, usw. – Frameworks...

* 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`.