from fastapi.testclient import TestClient
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

media_type = "application/vnd.api+json"


# NOTE: These are not valid JSON:API resources
# but they are fine for testing requestBody with custom media_type
class Product(BaseModel):
    name: str
    price: float


class Shop(BaseModel):
    name: str


@app.post("/products")

### Short

It has sensible **defaults** for everything, with optional configurations everywhere. All the parameters can be fine-tuned to do what you need and to define the API you need.

But by default, it all **"just works"**.

### Validation

* Validation for most (or all?) Python **data types**, including:
    * JSON objects (`dict`).

Diese Rechnungen haben eine `id`, einen optionalen `title`, einen `customer` (Kunde) und ein `total` (Gesamtsumme).

Der Benutzer Ihrer API (ein externer Entwickler) erstellt mit einem POST-Request eine Rechnung in Ihrer API.

Dann wird Ihre API (beispielsweise):

* die Rechnung an einen Kunden des externen Entwicklers senden.
* das Geld einsammeln.

    * Diese Zertifikate werden tatsächlich vom Dritten **erworben** und nicht „generiert“.
* Zertifikate haben eine **Lebensdauer**.
    * Sie **verfallen**.
    * Und dann müssen sie vom Dritten **erneuert**, **erneut erworben** werden.
* Die Verschlüsselung der Verbindung erfolgt auf **TCP-Ebene**.
    * Das ist eine Schicht **unter HTTP**.
    * Die Handhabung von **Zertifikaten und Verschlüsselung** erfolgt also **vor HTTP**.

#### „Schema“

Ein „Schema“ ist eine Definition oder Beschreibung von etwas. Nicht der eigentliche Code, der es implementiert, sondern lediglich eine abstrakte Beschreibung.

#### API-„Schema“

In diesem Fall ist  <a href="https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification" class="external-link" target="_blank">OpenAPI</a> eine Spezifikation, die vorschreibt, wie ein Schema für Ihre API zu definieren ist.

# Middleware

Sie können Middleware zu **FastAPI**-Anwendungen hinzufügen.

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.

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

Dann können Sie eine weitere Abhängigkeitsfunktion (ein „Dependable“) erstellen, die gleichzeitig eine eigene Abhängigkeit deklariert (also auch ein „Dependant“ ist):

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="13"
    {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py!}

    {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial007.py!}
    ```

!!! info
    Beachten Sie, wie `Offer` eine Liste von `Item`s hat, von denen jedes seinerseits eine optionale Liste von `Image`s hat.

## Bodys aus reinen Listen

Wenn Sie möchten, dass das äußerste Element des JSON-Bodys ein JSON-`array` (eine Python-`list`e) ist, können Sie den Typ im Funktionsparameter deklarieren, mit der gleichen Syntax wie in Pydantic-Modellen:

* **Uvicorn**:
    * Bietet die beste Leistung, da außer dem Server selbst nicht viel zusätzlicher Code vorhanden ist.

Dies sind die <abbr title="Exception – Ausnahme, Fehler: Python-Objekt, das einen Fehler nebst Metadaten repräsentiert">Exceptions</abbr>, die Sie auslösen können, um dem Client Fehler zu berichten.

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.