Da an diesem Port nur ein Prozess lauschen kann, wäre der Prozess, der dies tun würde, der **TLS-Terminierungsproxy**.

Der TLS-Terminierungsproxy hätte Zugriff auf ein oder mehrere **TLS-Zertifikate** (HTTPS-Zertifikate).

Als Nächstes fügen wir den Code hinzu, um zu dokumentieren, wie diese *externe API* aussehen sollte, um den Callback von *Ihrer API* zu empfangen.

Diese Dokumentation wird in der Swagger-Oberfläche unter `/docs` in Ihrer API angezeigt und zeigt externen Entwicklern, wie diese die *externe API* erstellen sollten.

Auf die gleiche Weise können Sie Logik (Code) definieren, die ausgeführt werden soll, wenn die Anwendung **heruntergefahren** wird. In diesem Fall wird dieser Code **einmal** ausgeführt, **nachdem** möglicherweise **viele Requests** bearbeitet wurden.

Aber wenn wir dasselbe Modell für eine andere *Pfadoperation* verwenden, könnten wir das Passwort dieses Benutzers zu jedem Client schicken.

!!! danger "Gefahr"
    Speichern Sie niemals das Klartext-Passwort eines Benutzers, oder versenden Sie es in einer Response wie dieser, wenn Sie sich nicht der resultierenden Gefahren bewusst sind und nicht wissen, was Sie tun.

## Ausgabemodell hinzufügen

Abhängigkeiten eine gemeinsame Unterabhängigkeit haben, wird **FastAPI** diese Unterabhängigkeit nur einmal pro Request aufrufen.

Und es speichert den zurückgegebenen Wert in einem <abbr title="Mechanismus, der bereits berechnete/generierte Werte zwischenspeichert, um sie später wiederzuverwenden, anstatt sie erneut zu berechnen.">„Cache“</abbr> und übergibt diesen gecachten Wert an alle „Dependanten“, die ihn in diesem spezifischen Request benötigen, anstatt die Abhängigkeit mehrmals für...

Und wann immer Sie diese Daten ausgeben, selbst wenn die Quelle Duplikate hatte, wird es als Set von eindeutigen Dingen ausgegeben.

Und es wird entsprechend annotiert/dokumentiert.

## Verschachtelte Modelle

Jedes Attribut eines Pydantic-Modells hat einen Typ.

Aber dieser Typ kann selbst ein anderes Pydantic-Modell sein.

Aber wir wollen diesen vordefinierten Inhalt per Parameter festlegen können.

## Eine „aufrufbare“ Instanz

In Python gibt es eine Möglichkeit, eine Instanz einer Klasse „aufrufbar“ („callable“) zu machen.

Nicht die Klasse selbst (die bereits aufrufbar ist), sondern eine Instanz dieser Klasse.

Dazu deklarieren wir eine Methode `__call__`:

=== "Python 3.9+"

* Sich das Ergebnis von dieser Funktion zu holen.
* Dieses Ergebnis dem Parameter Ihrer *Pfadoperation-Funktion* zuzuweisen.

```mermaid
graph TB

common_parameters(["common_parameters"])
read_items["/items/"]
read_users["/users/"]

common_parameters --> read_items
common_parameters --> read_users
```

In diesem Fall könnte einfacher sein, **einen Container** mit **mehreren Prozessen** und ein lokales Tool (z. B. einen Prometheus-Exporter) in demselben Container zu haben, welches Prometheus-Metriken für alle internen Prozesse sammelt und diese Metriken für diesen einzelnen Container offenlegt.

---

Die API-Dokumentation verwendet **Swagger UI** und **ReDoc**, und jede dieser Dokumentationen benötigt einige JavaScript- und CSS-Dateien.