## 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.
    * Diese Funktion gibt den `request` an die entsprechende *Pfadoperation* weiter.

* Der *Pfad* kann einen <a href="https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/master/versions/3.1.0.md#key-expression" class="external-link" target="_blank">OpenAPI-3-Ausdruck</a> enthalten (mehr dazu weiter unten), wo er Variablen mit Parametern und Teilen des ursprünglichen Requests verwenden kann, der an *Ihre API* gesendet wurde.

### Der Callback-Pfadausdruck

Und genau das ist **HTTPS**, es ist einfach **HTTP** innerhalb einer **sicheren TLS-Verbindung**, statt einer puren (unverschlüsselten) TCP-Verbindung.

!!! tip "Tipp"
    Beachten Sie, dass die Verschlüsselung der Kommunikation auf der **TCP-Ebene** und nicht auf der HTTP-Ebene erfolgt.

### HTTPS-Request

<span style="color: green;">INFO</span>:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
```

</div>

### Schritt 3: Erstellen einer *Pfadoperation*

#### 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

<img src="/img/tutorial/path-params/image03.png">

### Working with Python *enumerations*

The value of the *path parameter* will be an *enumeration member*.

#### Compare *enumeration members*

You can compare it with the *enumeration member* in your created enum `ModelName`:

```Python hl_lines="17"
{!../../../docs_src/path_params/tutorial005.py!}
```

#### Get the *enumeration value*

    * 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....

Weitere Informationen hierzu finden Sie in der Dokumentation des Repos.

## Full Stack FastAPI MongoDB

... könnte später kommen, abhängig von meiner verfügbaren Zeit und anderen Faktoren. 😅 🎉

## Modelle für maschinelles Lernen mit spaCy und FastAPI

{!../../../docs_src/path_params/tutorial005.py!}
```

#### Получение *значения перечисления*

Можно получить фактическое значение (в данном случае - `str`) с помощью `model_name.value` или в общем случае `your_enum_member.value`:

```Python hl_lines="20"
{!../../../docs_src/path_params/tutorial005.py!}
```

!!! tip "Подсказка"
    Значение `"lenet"` также можно получить с помощью `ModelName.lenet.value`.

*路径参数*的值是枚举的元素。

#### 比较*枚举元素*

枚举类 `ModelName` 中的*枚举元素*支持比较操作：

```Python hl_lines="17"
{!../../../docs_src/path_params/tutorial005.py!}
```

#### 获取*枚举值*

使用 `model_name.value` 或 `your_enum_member.value` 获取实际的值（本例中为**字符串**）：

```Python hl_lines="20"
{!../../../docs_src/path_params/tutorial005.py!}
```

!!! tip "提示"

    使用 `ModelName.lenet.value` 也能获取值 `"lenet"`。

#### 返回*枚举元素*

<img src="/img/tutorial/body-nested-models/image01.png">

Sie würden diese Editor-Unterstützung nicht erhalten, wenn Sie direkt mit `dict`, statt mit Pydantic-Modellen arbeiten würden.

Aber Sie müssen sich auch nicht weiter um die Modelle kümmern, hereinkommende Dicts werden automatisch in sie konvertiert. Und was Sie zurückgeben, wird automatisch nach JSON konvertiert.

## Bodys mit beliebigen `dict`s