* Durch die Verwendung von FastAPI sparen Sie also Entwicklungszeit, Fehler und Codezeilen und würden wahrscheinlich die gleiche Leistung (oder eine bessere) erzielen, die Sie hätten, wenn Sie es nicht verwenden würden (da Sie alles in Ihrem Code implementieren müssten).

    ```

!!! info
    FastAPI unterstützt (und empfiehlt die Verwendung von) `Annotated` seit Version 0.95.0.

    Wenn Sie eine ältere Version haben, werden Sie Fehler angezeigt bekommen, wenn Sie versuchen, `Annotated` zu verwenden.

    * Wenn Sie Pythons Typen kennen, wissen Sie, wie man Pydantic verwendet.
* Gutes Zusammenspiel mit Ihrer/Ihrem **<abbr title="Integrierten Entwicklungsumgebung, ähnlich zu (Quellcode-)Editor">IDE</abbr>/<abbr title="Ein Programm, was Fehler im Quellcode sucht">Linter</abbr>/Gehirn**:

Das ist besonders nützlich, wenn Sie es in einer **großen Codebasis** verwenden, in der Sie in **vielen *Pfadoperationen*** immer wieder **dieselben Abhängigkeiten** verwenden.

## `async` oder nicht `async`

    * Wenn die Daten ungültig sind (Sie haben z. B. ein Feld vergessen), bedeutet das, *Ihr* Anwendungscode ist fehlerhaft, er gibt nicht zurück, was er sollte, und daher wird ein <abbr title="Server-Fehler">Server-Error</abbr> ausgegeben, statt falscher Daten. So können Sie und ihre Clients sicher sein, dass diese die erwarteten Daten, in der richtigen Form erhalten.

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.

    ```

## Beschreibung mittels Docstring

Da Beschreibungen oft mehrere Zeilen lang sind, können Sie die Beschreibung der *Pfadoperation* im <abbr title="Ein mehrzeiliger String (keiner Variable zugewiesen) als erster Ausdruck in einer Funktion, wird für die Dokumentation derselben verwendet">Docstring</abbr> der Funktion deklarieren, und **FastAPI** wird sie daraus auslesen.

    ```Python hl_lines="9"
    {!> ../../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial011.py!}
    ```

Dann, mit einer URL wie:

```
http://localhost:8000/items/?q=foo&q=bar
```

bekommen Sie alle `q`-*Query-Parameter*-Werte (`foo` und `bar`) in einer Python-Liste – `list` – in ihrer *Pfadoperation-Funktion*, im Funktionsparameter `q`, überreicht.

Die Response für diese URL wäre also:

    Wenn es Hintergrundaufgaben gab (später dokumentiert), werden sie *nach* allen Middlewares ausgeführt.

## 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.

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