# GraphQL { #graphql }

Da **FastAPI** auf dem **ASGI**-Standard basiert, ist es sehr einfach, jede **GraphQL**-Bibliothek zu integrieren, die auch mit ASGI kompatibel ist.

Sie können normale FastAPI-*Pfadoperationen* mit GraphQL in derselben Anwendung kombinieren.

/// tip | Tipp

**GraphQL** löst einige sehr spezifische Anwendungsfälle.

Es hat **Vorteile** und **Nachteile** im Vergleich zu gängigen **Web-APIs**.

/// tip | Tipp

Die *Pfadoperation* für `swagger_ui_redirect` ist ein Hilfsmittel bei der Verwendung von OAuth2.

Wenn Sie Ihre API mit einem OAuth2-Anbieter integrieren, können Sie sich authentifizieren und mit den erworbenen Anmeldeinformationen zur API-Dokumentation zurückkehren. Und mit ihr interagieren, die echte OAuth2-Authentifizierung verwendend.

/// tip | Tipp

Beachten Sie jedoch, dass, da alles nur im Speicher in einer einzigen Liste verwaltet wird, es nur funktioniert, während der Prozess ausgeführt wird, und nur mit einem einzelnen Prozess.

Wenn Sie etwas benötigen, das sich leicht in FastAPI integrieren lässt, aber robuster ist und von Redis, PostgreSQL und anderen unterstützt wird, sehen Sie sich <a href="https://github.com/encode/broadcaster" class="external-link" target="_blank">encode/broadcaster</a> an.

///

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py39.py hl[15:20, 22] *}

# Alte 403-Authentifizierungsfehler-Statuscodes verwenden { #use-old-403-authentication-error-status-codes }

Vor FastAPI-Version `0.122.0` verwendeten die integrierten Sicherheits-Utilities den HTTP-Statuscode `403 Forbidden`, wenn sie dem Client nach einer fehlgeschlagenen Authentifizierung einen Fehler zurückgaben.

app.add_middleware(UnicornMiddleware, some_config="rainbow")
```

`app.add_middleware()` empfängt eine Middleware-Klasse als erstes Argument und dann alle weiteren Argumente, die an die Middleware übergeben werden sollen.

## Integrierte Middleware { #integrated-middlewares }

**FastAPI** enthält mehrere Middlewares für gängige Anwendungsfälle. Wir werden als Nächstes sehen, wie man sie verwendet.

/// note | Technische Details

Auf diese Weise müssen Sie nicht alles zuerst in den Arbeitsspeicher lesen und können diese Generatorfunktion an `StreamingResponse` übergeben und zurückgeben.

die **Replikation auf Cluster-Ebene abwickeln**, anstatt in jedem Container einen **Prozessmanager** (wie Uvicorn mit Workern) zu verwenden.

Diese verteilten Containerverwaltungssysteme wie Kubernetes verfügen normalerweise über eine integrierte Möglichkeit, die **Replikation von Containern** zu handhaben und gleichzeitig **Load Balancing** für die eingehenden <abbr title="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Requests</abbr> zu unterstützen. Alles auf **Cluster-Ebene**....

* PostgreSQL
* MySQL
* SQLite
* Oracle
* Microsoft SQL Server, usw.

In diesem Beispiel verwenden wir **SQLite**, da es eine einzelne Datei verwendet und Python integrierte Unterstützung bietet. Sie können also dieses Beispiel kopieren und direkt ausführen.

Später, für Ihre Produktionsanwendung, möchten Sie möglicherweise einen Datenbankserver wie **PostgreSQL** verwenden.

/// tip | Tipp