Da an diesem Port nur ein Prozess lauschen kann, wäre der Prozess, der dies tun würde, der **TLS-Terminierungsproxy**.

Der TLS-Terminierungsproxy hätte Zugriff auf ein oder mehrere **TLS-Zertifikate** (HTTPS-Zertifikate).

* Einfache Python-Integration mit **Jupyter-Kerneln** für Remote- oder In-Docker-Entwicklung mit Erweiterungen wie Atom Hydrogen oder Visual Studio Code...

#### Pfad

„Pfad“ bezieht sich hier auf den letzten Teil der URL, beginnend mit dem ersten `/`.

In einer URL wie:

```
https://example.com/items/foo
```

... wäre der Pfad folglich:

```
/items/foo
```

!!! info
    Ein „Pfad“ wird häufig auch als „Endpunkt“ oder „Route“ bezeichnet.

    * Sie würden eine Anwendung nicht direkt in Uvicorn schreiben. Das würde bedeuten, dass Ihr Code zumindest mehr oder weniger den gesamten von Starlette (oder **FastAPI**) bereitgestellten Code enthalten müsste. Und wenn Sie das täten, hätte Ihre endgültige Anwendung den gleichen Overhead wie die Verwendung eines Frameworks nebst Minimierung Ihres Anwendungscodes und der Fehler.

* Sie nimmt jeden **Request** entgegen, der an Ihre Anwendung gesendet wird.
* Sie kann dann etwas mit diesem **Request** tun oder beliebigen Code ausführen.
* Dann gibt sie den **Request** zur Verarbeitung durch den Rest der Anwendung weiter (durch eine bestimmte *Pfadoperation*).
* Sie nimmt dann die **Response** entgegen, die von der Anwendung generiert wurde (durch eine bestimmte *Pfadoperation*).

*Pfadoperation* erstellen, die einen Request an eine *externe API* auslösen könnte, welche von jemand anderem erstellt wurde (wahrscheinlich derselbe Entwickler, der Ihre API *verwenden* würde).

Der Vorgang, der stattfindet, wenn Ihre API-Anwendung die *externe API* aufruft, wird als „Callback“ („Rückruf“) bezeichnet. Denn die Software, die der externe Entwickler geschrieben hat, sendet einen Request an Ihre API und dann *ruft Ihre API zurück* (*calls back*) und sendet einen Request an eine *externe...

    ```

Das bewirkt, dass `tags` eine Liste ist, wenngleich es nichts über den Typ der Elemente der Liste aussagt.

## Listen mit Typ-Parametern als Felder

Aber Python erlaubt es, Listen mit inneren Typen, auch „Typ-Parameter“ genannt, zu deklarieren.

### `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. 💡

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.

Sie können Folgendes verwenden:

* `HTTPException`

    ```

Diese deklariert einen optionalen Abfrageparameter `q` vom Typ `str` und gibt ihn dann einfach zurück.

Das ist recht einfach (nicht sehr nützlich), hilft uns aber dabei, uns auf die Funktionsweise der Unterabhängigkeiten zu konzentrieren.

## Zweite Abhängigkeit, „Dependable“ und „Dependant“

# Templating – `Jinja2Templates`

Sie können die `Jinja2Templates`-Klasse verwenden, um Jinja-Templates zu rendern.

Lesen Sie mehr darüber in der [FastAPI-Dokumentation zu Templates](../advanced/templates.md).

Sie können die Klasse direkt von `fastapi.templating` importieren:

```python
from fastapi.templating import Jinja2Templates
```