"havde", "ham", "hun", "nu", "over", "da", "fra", "du", "ud", "sin", "dem", "os", "op", "man", "hans", "hvor", "eller", "hvad", "skal", "selv", "her", "alle", "vil", "blev", "kunne", "ind", "når", "være", "dog", "noget", "ville", "jo", "deres", "efter", "ned", "skulle", "denne", "end", "dette", "mit", "også", "under", "have", "dig", "anden", "hende", "mine", "alt", "meget", "sit", "sine", "vor", "mod", "disse", "hvis", "din", "nogle", "hos", "blive", "mange", "ad", "bliver", "hendes", "været", "thi",...

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.

### Parallele Hamburger

Stellen wir uns jetzt vor, dass es sich hierbei nicht um „nebenläufige Hamburger“, sondern um „parallele Hamburger“ handelt.

Sie gehen los mit Ihrem Schwarm, um paralleles Fast Food zu bekommen.

Sie stehen in der Schlange, während mehrere (sagen wir acht) Kassierer, die gleichzeitig Köche sind, die Bestellungen der Leute vor Ihnen entgegennehmen.

* Den Parameter in der OpenAPI-Schema-*Pfadoperation* **dokumentieren** (sodass er in der **automatischen Dokumentation** angezeigt wird)

## Alternativ (alt): `Query` als Defaultwert

Frühere Versionen von FastAPI (vor <abbr title="vor 2023-03">0.95.0</abbr>) benötigten `Query` als Defaultwert des Parameters, statt es innerhalb von `Annotated` unterzubringen. Die Chance ist groß, dass Sie Quellcode sehen, der das immer noch so macht, darum erkläre ich es Ihnen.

### `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

* Die Verschlüsselung der Verbindung erfolgt auf **TCP-Ebene**.
    * Das ist eine Schicht **unter HTTP**.
    * Die Handhabung von **Zertifikaten und Verschlüsselung** erfolgt also **vor HTTP**.
* **TCP weiß nichts über „<abbr title="Domäne, Bereich, Wirkungsraum">Domains</abbr>“**. Nur über IP-Adressen.
    * Die Informationen über die angeforderte **spezifische Domain** befinden sich in den **HTTP-Daten**.

{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[3,79:81] *}

### Das Passwort überprüfen

Zu diesem Zeitpunkt liegen uns die Benutzerdaten aus unserer Datenbank vor, das Passwort haben wir jedoch noch nicht überprüft.

Lassen Sie uns diese Daten zunächst in das Pydantic-Modell `UserInDB` einfügen.

Diese Details sind vor allem dann nützlich, wenn Sie eine Version von FastAPI vor 0.106.0 verwendet haben und Ressourcen aus Abhängigkeiten mit `yield` in Hintergrundtasks verwendet haben.

///

{* ../../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:

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.