Aber schauen wir uns zunächst einmal diese grundlegenden **konzeptionellen Ideen** an. Diese Konzepte gelten auch für jede andere Art von Web-API. 💡

## Sicherheit – HTTPS

Im [vorherigen Kapitel über HTTPS](https.md){.internal-link target=_blank} haben wir erfahren, wie HTTPS Verschlüsselung für Ihre API bereitstellt.

logFile = File("/tmp/key.log"), tlsVersions = tlsVersions, launch = launch)`
 * 3. Register with `client.eventListenerFactory(eventListenerFactory)`
 * 4. Launch wireshark if not done externally `val process = eventListenerFactory.launchWireShark()`
 */
@SuppressSignatureCheck
class WireSharkListenerFactory(
  private val logFile: File,
  private val tlsVersions: List<TlsVersion>,
  private val launch: Launch? = null,
) : EventListener.Factory {

Da diese Komponente die **Last** an Requests aufnehmen und diese (hoffentlich) **ausgewogen** auf die Worker verteilen würde, wird sie üblicherweise auch **Load Balancer** – Lastverteiler – genannt.

!!! tip "Tipp"

## Lokal testen mit Traefik

## Den Autor sponsern

Sie können den Autor (mich) auch über <a href="https://github.com/sponsors/tiangolo" class="external-link" target="_blank">GitHub-Sponsoren</a> finanziell unterstützen.

Dort könnten Sie mir als Dankeschön einen Kaffee spendieren ☕️. 😄

Und Sie können auch Silber- oder Gold-Sponsor für FastAPI werden. 🏅🎉

## Die Tools sponsern, die FastAPI unterstützen

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

Für „synchron“ (im Gegensatz zu „asynchron“) wird auch oft der Begriff „sequentiell“ verwendet, da das System / Programm alle Schritte in einer Sequenz („der Reihe nach“) ausführt, bevor es zu einer anderen Aufgabe wechselt, auch wenn diese Schritte mit Warten verbunden sind.

### Nebenläufigkeit und Hamburger

Gunicorn würde sich bei Bedarf auch um die Verwaltung **beendeter Prozesse** und den **Neustart** von Prozessen kümmern, um die Anzahl der Worker aufrechtzuerhalten. Das hilft also teilweise beim **Neustarts**-Konzept aus der obigen Liste.

Dennoch möchten Sie wahrscheinlich auch etwas außerhalb haben, um sicherzustellen, dass Gunicorn bei Bedarf **neu gestartet wird**, und er auch **beim Hochfahren ausgeführt wird**, usw.

`response_model` nimmt denselben Typ entgegen, den Sie auch für ein Pydantic-Modellfeld deklarieren würden, also etwa ein Pydantic-Modell, aber es kann auch z. B. eine `list`e von Pydantic-Modellen sein, wie etwa `List[Item]`.

FastAPI wird dieses `response_model` nehmen, um die Daten zu dokumentieren, validieren, usw. und auch, um **die Ausgabedaten** entsprechend der Typdeklaration **zu konvertieren und filtern**.