TLS (HTTPS) verwendet standardmäßig den spezifischen Port `443`. Das ist also der Port, den wir brauchen.

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).

Die Hierarchie ist wie folgt:

* **Uvicorn**: ein ASGI-Server
    * **Starlette**: (verwendet Uvicorn) ein Web-Mikroframework
        * **FastAPI**: (verwendet Starlette) ein API-Mikroframework mit mehreren zusätzlichen Funktionen zum Erstellen von APIs, mit Datenvalidierung, usw.

* **Uvicorn**:

![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-02-redoc-simple.png)

### OpenAPI

**FastAPI** generiert ein „Schema“ mit all Ihren APIs unter Verwendung des **OpenAPI**-Standards zur Definition von APIs.

#### „Schema“

Ein „Schema“ ist eine Definition oder Beschreibung von etwas. Nicht der eigentliche Code, der es implementiert, sondern lediglich eine abstrakte Beschreibung.

#### API-„Schema“

Ein Projektgenerator verfügt immer über ein sehr spezifisches Setup, das Sie aktualisieren und an Ihre eigenen Bedürfnisse anpassen sollten, aber es könnte ein guter Ausgangspunkt für Ihr Projekt sein.

## Full Stack FastAPI PostgreSQL

Jedes Attribut eines Pydantic-Modells hat einen Typ.

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

Sie können also tief verschachtelte JSON-„Objekte“ deklarieren, mit spezifischen Attributnamen, -typen, und -validierungen.

Alles das beliebig tief verschachtelt.

### Ein Kindmodell definieren

Wir können zum Beispiel ein `Image`-Modell definieren.

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="7-9"

## 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+"

Zum Beispiel könnten Sie **ein Dict zurückgeben** wollen, oder ein Datenbank-Objekt, aber **es als Pydantic-Modell deklarieren**. Auf diese Weise übernimmt das Pydantic-Modell alle Datendokumentation, -validierung, usw. für das Objekt, welches Sie zurückgeben (z. B. ein Dict oder ein Datenbank-Objekt).

# Abhängigkeiten – `Depends()` und `Security()`

## `Depends()`

Abhängigkeiten werden hauptsächlich mit der speziellen Funktion `Depends()` behandelt, die ein Callable entgegennimmt.

Hier finden Sie deren Referenz und Parameter.

Sie können sie direkt von `fastapi` importieren:

```python
from fastapi import Depends
```

::: fastapi.Depends

## `Security()`

```JSON
{"item_id":3}
```

!!! check
    Beachten Sie, dass der Wert, den Ihre Funktion erhält und zurückgibt, die Zahl `3` ist, also ein `int`. Nicht der String `"3"`, also ein `str`.

    Sprich, mit dieser Typdeklaration wird **FastAPI** die Anfrage automatisch <abbr title="Den String, der von einer HTTP Anfrage kommt, in Python-Objekte konvertieren">„parsen“</abbr>.

Stellen Sie sich vor, Sie entwickeln eine Anwendung, mit der Sie Rechnungen erstellen können.

Diese Rechnungen haben eine `id`, einen optionalen `title`, einen `customer` (Kunde) und ein `total` (Gesamtsumme).

Der Benutzer Ihrer API (ein externer Entwickler) erstellt mit einem POST-Request eine Rechnung in Ihrer API.

Dann wird Ihre API (beispielsweise):

* die Rechnung an einen Kunden des externen Entwicklers senden.