import subprocess

from playwright.sync_api import Playwright, sync_playwright


def run(playwright: Playwright) -> None:
    browser = playwright.chromium.launch(headless=False)
    context = browser.new_context(viewport={"width": 960, "height": 1080})
    page = context.new_page()
    page.goto("http://localhost:8000/docs")
    page.get_by_text("GET/items/Read Items").click()
    page.get_by_role("tab", name="Schema").click()

Einige der Optionen, die Sie als TLS-Terminierungsproxy verwenden können, sind:

* Traefik (kann auch Zertifikat-Erneuerungen durchführen)
* Caddy (kann auch Zertifikat-Erneuerungen durchführen)
* Nginx
* HAProxy

## Let's Encrypt

Vor Let's Encrypt wurden diese **HTTPS-Zertifikate** von vertrauenswürdigen Dritten verkauft.

Diese Schemadefinition enthält Ihre API-Pfade, die möglichen Parameter, welche diese entgegennehmen, usw.

#### Daten-„Schema“

Der Begriff „Schema“ kann sich auch auf die Form von Daten beziehen, wie z. B. einen JSON-Inhalt.

In diesem Fall sind die JSON-Attribute und deren Datentypen, usw. gemeint.

#### OpenAPI und JSON Schema

!!! note "Technische Details"
    Sie könnten auch `from starlette.requests import Request` verwenden.

    **FastAPI** bietet es als Komfort für Sie, den Entwickler, an. Aber es stammt direkt von Starlette.

### Vor und nach der `response`

Sie können Code hinzufügen, der mit dem `request` ausgeführt wird, bevor dieser von einer beliebigen *Pfadoperation* empfangen wird.

    * **Schnell**: Sehr hohe Leistung, auf Augenhöhe mit **NodeJS** und **Go** (dank Starlette und Pydantic).
    * **Intuitiv**: Hervorragende Editor-Unterstützung. <abbr title="Auch bekannt als automatische Vervollständigung, IntelliSense">Codevervollständigung</abbr> überall. Weniger Zeitaufwand für das Debuggen.
    * **Einfach**: Einfach zu bedienen und zu erlernen. Weniger Zeit für das Lesen von Dokumentationen.

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

Sie können einen Body auch als `dict` deklarieren, mit Schlüsseln eines Typs und Werten eines anderen Typs.

## 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!}
    ```

=== "Python 3.9+"

    ```Python hl_lines="13"

```

::: fastapi.Depends

## `Security()`

In vielen Szenarien können Sie die Sicherheit (Autorisierung, Authentifizierung usw.) mit Abhängigkeiten handhaben, indem Sie `Depends()` verwenden.

Wenn Sie jedoch auch OAuth2-Scopes deklarieren möchten, können Sie `Security()` anstelle von `Depends()` verwenden.

Sie können `Security()` direkt von `fastapi` importieren:

```python
from fastapi import Security
```

Sie sollte wie eine normale FastAPI-*Pfadoperation* aussehen:

* Sie sollte wahrscheinlich eine Deklaration des Bodys enthalten, die sie erhalten soll, z. B. `body: InvoiceEvent`.
* Und sie könnte auch eine Deklaration der Response enthalten, die zurückgegeben werden soll, z. B. `response_model=InvoiceEventReceived`.

```Python hl_lines="16-18  21-22  28-32"
{!../../../docs_src/openapi_callbacks/tutorial001.py!}
```

**FastAPI** verwendet diese *vorübergehende* Response, um die Header (auch Cookies und Statuscode) zu extrahieren und fügt diese in die endgültige Response ein, die den von Ihnen zurückgegebenen Wert enthält, gefiltert nach einem beliebigen `response_model`.

Sie können den Parameter `Response` auch in Abhängigkeiten deklarieren und darin Header (und Cookies) festlegen.

## Eine `Response` direkt zurückgeben