Auf die gleiche Weise können Sie Logik (Code) definieren, die ausgeführt werden soll, wenn die Anwendung **heruntergefahren** wird. In diesem Fall wird dieser Code **einmal** ausgeführt, **nachdem** möglicherweise **viele Requests** bearbeitet wurden.

Eine „Middleware“ ist eine Funktion, die mit jedem **Request** arbeitet, bevor er von einer bestimmten *Pfadoperation* verarbeitet wird. Und auch mit jeder **Response**, bevor sie zurückgegeben wird.

* Sie nimmt jeden **Request** entgegen, der an Ihre Anwendung gesendet wird.
* Sie kann dann etwas mit diesem **Request** tun oder beliebigen Code ausführen.

## Der normale Vorgang

Der normale (Standard-)Prozess ist wie folgt.

Eine `FastAPI`-Anwendung (-Instanz) verfügt über eine `.openapi()`-Methode, von der erwartet wird, dass sie das OpenAPI-Schema zurückgibt.

Als Teil der Erstellung des Anwendungsobjekts wird eine *Pfadoperation* für `/openapi.json` (oder welcher Wert für den Parameter `openapi_url` gesetzt wurde) registriert.

Als Nächstes fügen wir den Code hinzu, um zu dokumentieren, wie diese *externe API* aussehen sollte, um den Callback von *Ihrer API* zu empfangen.

Diese Dokumentation wird in der Swagger-Oberfläche unter `/docs` in Ihrer API angezeigt und zeigt externen Entwicklern, wie diese die *externe API* erstellen sollten.

In diesen Fällen können Sie `root_path` verwenden, um Ihre Anwendung zu konfigurieren.

Der `root_path` („Wurzelpfad“) ist ein Mechanismus, der von der ASGI-Spezifikation bereitgestellt wird (auf der FastAPI via Starlette aufbaut).

Der `root_path` wird verwendet, um diese speziellen Fälle zu handhaben.

Und er wird auch intern beim Mounten von Unteranwendungen verwendet.

Die erste Phase wird nur zur **Installation von Poetry** und zur **Generierung der `requirements.txt`** mit deren Projektabhängigkeiten aus der Datei `pyproject.toml` von Poetry verwendet.

Diese `requirements.txt`-Datei wird später in der **nächsten Phase** mit `pip` verwendet.

* In der OpenAPI *Pfadoperation* ein **JSON-Schema** für die Response hinzuzufügen.
    * Dieses wird von der **automatischen Dokumentation** verwendet.
    * Es wird auch von automatisch Client-Code-generierenden Tools verwendet.

Aber am wichtigsten:

* Es wird die Ausgabedaten auf das **limitieren und filtern**, was im Rückgabetyp definiert ist.

**Hinweis**: Sie können `def` und `async def` in Ihren *Pfadoperation-Funktionen* beliebig mischen, so wie Sie es benötigen, und jede einzelne Funktion in der für Sie besten Variante erstellen. FastAPI wird damit das Richtige tun.

Wie dem auch sei, in jedem der oben genannten Fälle wird FastAPI immer noch asynchron arbeiten und extrem schnell sein.

Wenn Sie jedoch den oben genannten Schritten folgen, können einige Performance-Optimierungen vorgenommen werden.

    Da aber davon abgeraten wird, zeigt die interaktive Dokumentation mit Swagger-Benutzeroberfläche die Dokumentation für den Body auch nicht an, wenn `GET` verwendet wird. Dazwischengeschaltete Proxys unterstützen es möglicherweise auch nicht.

    * Wenn Sie Uvicorn vergleichen, vergleichen Sie es mit Anwendungsservern wie Daphne, Hypercorn, uWSGI, usw.
* **Starlette**:
    * Wird nach Uvicorn die nächstbeste Performanz erbringen. Tatsächlich nutzt Starlette intern Uvicorn. Daher kann es wahrscheinlich nur „langsamer“ als Uvicorn sein, weil mehr Code ausgeführt wird.
    * Aber es bietet Ihnen die Tools zum Erstellen einfacher Webanwendungen, mit Routing basierend auf Pfaden, usw.