from sqlalchemy.orm import Session

from . import models, schemas


def get_user(db: Session, user_id: int):
    return db.query(models.User).filter(models.User.id == user_id).first()


def get_user_by_email(db: Session, email: str):
    return db.query(models.User).filter(models.User.email == email).first()


def get_users(db: Session, skip: int = 0, limit: int = 100):
    return db.query(models.User).offset(skip).limit(limit).all()

    Wenn es Hintergrundaufgaben gab (später dokumentiert), werden sie *nach* allen Middlewares ausgeführt.

## Erstellung einer Middleware

Um eine Middleware zu erstellen, verwenden Sie den Dekorator `@app.middleware("http")` über einer Funktion.

Die Middleware-Funktion erhält:

* Den `request`.
* Eine Funktion `call_next`, die den `request` als Parameter erhält.

<a href="{{ sponsor.url }}" target="_blank" title="{{ sponsor.title }}"><img src="{{ sponsor.img }}" style="border-radius:15px"></a>
{% endfor %}
{% endif %}

{% if sponsors.silver %}

### Gümüş Sponsorlar

{% for sponsor in sponsors.silver -%}
<a href="{{ sponsor.url }}" target="_blank" title="{{ sponsor.title }}"><img src="{{ sponsor.img }}" style="border-radius:15px"></a>
{% endfor %}
{% endif %}

<a href="{{ sponsor.url }}" target="_blank" title="{{ sponsor.title }}"><img src="{{ sponsor.img }}" style="border-radius:15px"></a>
{% endfor %}
{% endif %}

{% if sponsors.silver %}

### Gümüş Sponsorlar

{% for sponsor in sponsors.silver -%}
<a href="{{ sponsor.url }}" target="_blank" title="{{ sponsor.title }}"><img src="{{ sponsor.img }}" style="border-radius:15px"></a>
{% endfor %}
{% endif %}

    * Wenn Sie FastAPI vergleichen, vergleichen Sie es mit einem Webanwendung-Framework (oder einer Reihe von Tools), welche Datenvalidierung, Serialisierung und Dokumentation bereitstellen, wie Flask-apispec, NestJS, Molten, usw. – Frameworks mit integrierter automatischer Datenvalidierung, Serialisierung und Dokumentation....

# OpenAPI-Callbacks

Sie könnten eine API mit einer *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).

    return [pet1, pet2]


client = TestClient(app)


def test_filter_top_level_model():
    response = client.post(
        "/users", json={"email": "******@****.***", "password": "secret"}
    )
    assert response.json() == {"email": "******@****.***"}


def test_filter_second_level_model():
    response = client.get("/pets/1")
    assert response.json() == {

from sqlalchemy.orm import Session

from . import models, schemas


def get_user(db: Session, user_id: int):
    return db.query(models.User).filter(models.User.id == user_id).first()


def get_user_by_email(db: Session, email: str):
    return db.query(models.User).filter(models.User.email == email).first()


def get_users(db: Session, skip: int = 0, limit: int = 100):
    return db.query(models.User).offset(skip).limit(limit).all()

`BackgroundTasks` funktioniert auch mit dem <abbr title="Einbringen von Abhängigkeiten">Dependency Injection</abbr> System. Sie können einen Parameter vom Typ `BackgroundTasks` auf mehreren Ebenen deklarieren: in einer *Pfadoperation-Funktion*, in einer Abhängigkeit (Dependable), in einer Unterabhängigkeit usw.

**FastAPI** weiß, was jeweils zu tun ist und wie dasselbe Objekt wiederverwendet werden kann, sodass alle Hintergrundtasks zusammengeführt und anschließend im Hintergrund ausgeführt...

# Hintergrundtasks – `BackgroundTasks`

Sie können einen Parameter in einer *Pfadoperation-Funktion* oder einer Abhängigkeitsfunktion mit dem Typ `BackgroundTasks` deklarieren und diesen danach verwenden, um die Ausführung von Hintergrundtasks nach dem Senden der Response zu definieren.

Sie können `BackgroundTasks` direkt von `fastapi` importieren:

```python
from fastapi import BackgroundTasks
```