{% for section_name, section_content in external_links.items() %}

## {{ section_name }}

{% for lang_name, lang_content in section_content.items() %}

### {{ lang_name }}

{% for item in lang_content %}

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.

* **FastAPI**:
    * So wie Starlette Uvicorn verwendet und nicht schneller als dieses sein kann, verwendet **FastAPI** Starlette, sodass es nicht schneller als dieses sein kann.

* Der *Pfad* kann einen <a href="https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/master/versions/3.1.0.md#key-expression" class="external-link" target="_blank">OpenAPI-3-Ausdruck</a> enthalten (mehr dazu weiter unten), wo er Variablen mit Parametern und Teilen des ursprünglichen Requests verwenden kann, der an *Ihre API* gesendet wurde.

### Der Callback-Pfadausdruck

* Sie kann dann etwas mit diesem **Request** tun oder beliebigen Code ausführen.
* Dann gibt sie den **Request** zur Verarbeitung durch den Rest der Anwendung weiter (durch eine bestimmte *Pfadoperation*).
* Sie nimmt dann die **Response** entgegen, die von der Anwendung generiert wurde (durch eine bestimmte *Pfadoperation*).
* Sie kann etwas mit dieser **Response** tun oder beliebigen Code ausführen.

The next step is to run the script to generate a new translation directory:

<div class="termy">

```console
// Use the command new-lang, pass the language code as a CLI argument
$ python ./scripts/docs.py new-lang ht

Successfully initialized: docs/ht
```

</div>

Now you can check in your code editor the newly created directory `docs/ht/`.

* REST-Backend-Tests basierend auf **Pytest**, integriert in Docker, sodass Sie die vollständige API-Interaktion unabhängig von der Datenbank testen können. Da es in Docker ausgeführt wird, kann jedes Mal ein neuer Datenspeicher von Grund auf erstellt werden (Sie können also ElasticSearch, MongoDB, CouchDB oder was auch immer Sie möchten verwenden und einfach testen, ob die API funktioniert).

➡️ 💬 👆 💚 🚮 ✍ 🇭🇹, & ⚫️ 🚫 📤 🩺.

✅ 🔗 ⚪️➡️ 🔛, 📟 "🇭🇹" `ht`.

⏭ 🔁 🏃 ✍ 🏗 🆕 ✍ 📁:

<div class="termy">

```console
// Use the command new-lang, pass the language code as a CLI argument
$ python ./scripts/docs.py new-lang ht

Successfully initialized: docs/ht
Updating ht
Updating en
```

</div>

🔜 👆 💪 ✅ 👆 📟 👨‍🎨 ⏳ ✍ 📁 `docs/ht/`.

!!! tip

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

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.

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

Alles das beliebig tief verschachtelt.