Anschließend könnten Sie Berechtigungen für diese Entität hinzufügen, etwa „Fahren“ (für das Auto) oder „Bearbeiten“ (für den Blog).

Und dann könnten Sie diesen JWT-Token einem Benutzer (oder Bot) geben und dieser könnte ihn verwenden, um diese Aktionen auszuführen (das Auto fahren oder den Blog-Beitrag bearbeiten), ohne dass er überhaupt ein Konto haben müsste, einfach mit dem JWT-Token, den Ihre API dafür generiert hat.

* <abbr title="Füge zu einer Einheit zusammen, eins nach dem anderen.">Verkettet</abbr> sie mit einem Leerzeichen in der Mitte.

```Python hl_lines="2"
{!../../docs_src/python_types/tutorial001.py!}
```

### Bearbeiten Sie es

Es ist ein sehr einfaches Programm.

Aber nun stellen Sie sich vor, Sie würden es selbst schreiben.

Irgendwann sind die Funktions-Parameter fertig, Sie starten mit der Definition des Körpers ...

Da dieser Code ausgeführt wird, bevor die Anwendung **beginnt**, Requests entgegenzunehmen, und unmittelbar, nachdem sie die Bearbeitung von Requests **abgeschlossen hat**, deckt er die gesamte **Lebensdauer – „Lifespan“** – der Anwendung ab (das Wort „Lifespan“ wird gleich wichtig sein 😉).

* Daten verarbeiten:
    * Angenommen, Sie erhalten eine Datei, die einen langsamen Prozess durchlaufen muss. Sie können als Response „Accepted“ (HTTP 202) zurückgeben und die Datei im Hintergrund verarbeiten.

## `BackgroundTasks` verwenden

Sie könnten beispielsweise einen benutzerdefinierten Header `X-Process-Time` hinzufügen, der die Zeit in Sekunden enthält, die benötigt wurde, um den Request zu verarbeiten und eine Response zu generieren:

```Python hl_lines="10  12-13"
{!../../docs_src/middleware/tutorial001.py!}
```

## Andere Middlewares

Wenn der Header kein `gzip` enthält, wird nicht versucht, den Body zu dekomprimieren.

Auf diese Weise kann dieselbe Routenklasse gzip-komprimierte oder unkomprimierte Requests verarbeiten.

```Python hl_lines="8-15"
{!../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial001.py!}
```

### Eine benutzerdefinierte `GzipRoute`-Klasse erstellen

    * Mit <a href="https://github.com/ciscorn/starlette-graphene3" class="external-link" target="_blank">starlette-graphene3</a>

## GraphQL mit Strawberry

Selbst für Dinge in Listen:

<img src="/img/tutorial/body-nested-models/image01.png">

Sie würden diese Editor-Unterstützung nicht erhalten, wenn Sie direkt mit `dict`, statt mit Pydantic-Modellen arbeiten würden.

Aber Sie müssen sich auch nicht weiter um die Modelle kümmern, hereinkommende Dicts werden automatisch in sie konvertiert. Und was Sie zurückgeben, wird automatisch nach JSON konvertiert.

<img src="/img/tutorial/path-params/image03.png">

### Mit Python-*<abbr title="Enumeration – Aufzählung">Enums</abbr>* arbeiten

Der *Pfad-Parameter* wird ein *<abbr title="Member – Mitglied: Einer der möglichen Werte einer Enumeration">Member</abbr> eines Enums* sein.

#### *Enum-Member* vergleichen

{!../../docs_src/handling_errors/tutorial002.py!}
```

## Benutzerdefinierte Exceptionhandler definieren

Sie können benutzerdefinierte <abbr title="Exceptionhandler – Ausnahmebehandler: Funktion, die sich um die Bearbeitung einer Exception kümmert">Exceptionhandler</abbr> hinzufügen, mithilfe <a href="https://www.starlette.io/exceptions/" class="external-link" target="_blank">derselben Werkzeuge für Exceptions von Starlette</a>.