* **Intuitiv**: Hervorragende Editor-Unterstützung. <dfn title="auch bekannt als Auto-Complete, Autovervollständigung, IntelliSense">Code-Vervollständigung</dfn> überall. Weniger Zeit mit Debuggen verbringen.
* **Einfach**: So konzipiert, dass es einfach zu benutzen und zu erlernen ist. Weniger Zeit mit dem Lesen von Dokumentation verbringen.
* **Kurz**: Minimieren Sie die Verdoppelung von Code. Mehrere Features aus jeder Parameterdeklaration. Weniger Bugs.

etwa «Pydantic-Modell» (aber: «Datenbankmodell»), «Python-Modul» (aber: «Standardmodul»). Ich setze auch einen Bindestrich, wenn er die gleichen Buchstaben verbindet, etwa «Enum-Member», «Cloud-Dienst», «Template-Engine». Oder wenn das Wort sonst einfach zu lang wird, etwa, «Performance-Optimierung». Oder um etwas visuell besser zu dokumentieren, etwa «Pfadoperation-Dekorator»,  «Pfadoperation-Funktion».


### German instructions about difficult to translate technical terms (written...

* <abbr title="Response – Antwort: Daten, die der Server zum anfragenden Client zurücksendet">Responsedaten</abbr>-Injektionssystemen
* usw.

## Einfach und leistungsstark { #simple-and-powerful }

Obwohl das hierarchische Dependency Injection System sehr einfach zu definieren und zu verwenden ist, ist es dennoch sehr mächtig.

Sie können Abhängigkeiten definieren, die selbst wiederum Abhängigkeiten definieren können.

Alles als wiederverwendbare Tools und Komponenten gebaut, die einfach in Ihre Systeme, Datenspeicher, relationale und nicht-relationale Datenbanken, usw., integriert werden können.

### Dependency Injection { #dependency-injection }

* [Redis](https://hub.docker.com/_/redis), usw.

Durch die Verwendung eines vorgefertigten Containerimages ist es sehr einfach, verschiedene Tools zu **kombinieren** und zu verwenden. Zum Beispiel, um eine neue Datenbank auszuprobieren. In den meisten Fällen können Sie die **offiziellen Images** verwenden und diese einfach mit Umgebungsvariablen konfigurieren.

Dann können Sie über das Frontend den KI-Agenten Dinge in Ihrem Namen erledigen lassen.

Da er **lokal** läuft und nicht im offenen Internet, entscheiden Sie sich, **keine Authentifizierung** einzurichten und vertrauen stattdessen einfach auf den Zugriff im lokalen Netzwerk.

Dann könnte einer Ihrer Benutzer es installieren und lokal ausführen.

Anschließend könnte er eine bösartige Website öffnen, z. B. so etwas wie

```

Auch die Integration anderer Authentifizierungs-/Autorisierungsanbieter wie Google, Facebook, X (Twitter), GitHub, usw. ist möglich und relativ einfach.

Das komplexeste Problem besteht darin, einen Authentifizierungs-/Autorisierungsanbieter wie solche aufzubauen, aber **FastAPI** reicht Ihnen die Tools, das einfach zu erledigen, während Ihnen die schwere Arbeit abgenommen wird.

///

## **FastAPI** Tools { #fastapi-utilities }

Diese benutzerdefinierten Validatoren sind für Dinge gedacht, die einfach mit denselben **Daten** überprüft werden können, die im Request bereitgestellt werden.

///

### Dieses Codebeispiel verstehen { #understand-that-code }

Requests hat ein sehr einfaches und intuitives Design, ist sehr einfach zu bedienen und verfügt über sinnvolle Standardeinstellungen. Aber gleichzeitig ist es sehr leistungsstark und anpassbar.

Aus diesem Grund heißt es auf der offiziellen Website:

> Requests ist eines der am häufigsten heruntergeladenen Python-Packages aller Zeiten

Der Client sendet also einen **HTTPS-Request**. Das ist einfach ein HTTP-Request über eine verschlüsselte TLS-Verbindung.

<img src="/img/deployment/https/https04.drawio.svg">

### Den Request entschlüsseln { #decrypt-the-request }