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.

Sie können Folgendes verwenden:

* `HTTPException`
* `WebSocketException`

Diese Exceptions können direkt von `fastapi` importiert werden:

An diesem Punkt haben Sie die benötigte(n) *Callback-Pfadoperation(en)* (diejenige(n), die der *externe Entwickler* in der *externen API* implementieren sollte) im Callback-Router, den Sie oben erstellt haben.

Verwenden Sie nun den Parameter `callbacks` im *Pfadoperation-Dekorator Ihrer API*, um das Attribut `.routes` (das ist eigentlich nur eine `list`e von Routen/*Pfadoperationen*) dieses Callback-Routers zu übergeben:

* Ein bestimmtes Programm, während es auf dem Betriebssystem **läuft**, die CPU nutzt und Dinge im Arbeitsspeicher ablegt. Dies wird auch als **Prozess** bezeichnet.

### Was ist ein Prozess?

Das Wort **Prozess** wird normalerweise spezifischer verwendet und bezieht sich nur auf das, was im Betriebssystem ausgeführt wird (wie im letzten Punkt oben):

* Ein bestimmtes Programm, während es auf dem Betriebssystem **ausgeführt** wird.

Das ist dank **Pydantic** ebenfalls möglich, da es <a href="https://pydantic-docs.helpmanual.io/usage/dataclasses/#use-of-stdlib-dataclasses-with-basemodel" class="external-link" target="_blank">`dataclasses` intern unterstützt</a>.

Auch wenn im obige Code Pydantic nicht explizit vorkommt, verwendet FastAPI Pydantic, um diese Standard-Datenklassen in Pydantics eigene Variante von Datenklassen zu konvertieren.

Und natürlich wird das gleiche unterstützt:

Linux-Container werden mit demselben Linux-Kernel des Hosts (Maschine, virtuellen Maschine, Cloud-Servers, usw.) ausgeführt. Das bedeutet einfach, dass sie sehr leichtgewichtig sind (im Vergleich zu vollständigen virtuellen Maschinen, die ein gesamtes Betriebssystem emulieren).

Betrachten wir es also aus dieser vereinfachten Sicht:

* Der Benutzer gibt den `username` und das `password` im Frontend ein und drückt `Enter`.
* Das Frontend (das im Browser des Benutzers läuft) sendet diesen `username` und das `password` an eine bestimmte URL in unserer API (deklariert mit `tokenUrl="token"`).

# Fortgeschrittene Middleware

Im Haupttutorial haben Sie gelesen, wie Sie Ihrer Anwendung [benutzerdefinierte Middleware](../tutorial/middleware.md){.internal-link target=_blank} hinzufügen können.

Und dann auch, wie man [CORS mittels der `CORSMiddleware`](../tutorial/cors.md){.internal-link target=_blank} handhabt.

In diesem Abschnitt werden wir sehen, wie man andere Middlewares verwendet.

## ASGI-Middleware hinzufügen

*Yup, das ist die ganze Geschichte*.

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Es gibt kein Warten 🕙, nur viel Arbeit an mehreren Stellen im Haus.

Sie könnten wie im Hamburger-Beispiel hin- und herspringen, zuerst das Wohnzimmer, dann die Küche, aber da Sie auf nichts warten 🕙, sondern nur putzen und putzen, hätte das Hin- und Herspringen keine Auswirkungen.

    * Es wird auch von automatisch Client-Code-generierenden Tools verwendet.

Aber am wichtigsten:

* Es wird die Ausgabedaten auf das **limitieren und filtern**, was im Rückgabetyp definiert ist.
    * Das ist insbesondere für die **Sicherheit** wichtig, mehr dazu unten.

## `response_model`-Parameter

Sie akzeptiert zum Beispiel keine `datetime`-Objekte, da die nicht kompatibel mit JSON sind.

Ein `datetime`-Objekt müsste also in einen `str` umgewandelt werden, der die Daten im <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601" class="external-link" target="_blank">ISO-Format</a> enthält.

Genauso würde die Datenbank kein Pydantic-Modell (ein Objekt mit Attributen) akzeptieren, sondern nur ein `dict`.