* Dann gibt sie die **Response** zurück.

!!! note "Technische Details"
    Wenn Sie Abhängigkeiten mit `yield` haben, wird der Exit-Code *nach* der Middleware ausgeführt.

    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.

* **JWT-Token**-Authentifizierung.
* **SQLAlchemy**-Modelle (unabhängig von Flask-Erweiterungen, sodass sie direkt mit Celery-Workern verwendet werden können).
* Grundlegende Startmodelle für Benutzer (ändern und entfernen Sie nach Bedarf).
* **Alembic**-Migrationen.
* **CORS** (Cross Origin Resource Sharing).
* **Celery**-Worker, welche Modelle und Code aus dem Rest des Backends selektiv importieren und verwenden können.

    * Wenn Sie Uvicorn vergleichen, vergleichen Sie es mit Anwendungsservern wie Daphne, Hypercorn, uWSGI, usw.
* **Starlette**:
    * Wird nach Uvicorn die nächstbeste Performanz erbringen. Tatsächlich nutzt Starlette intern Uvicorn. Daher kann es wahrscheinlich nur „langsamer“ als Uvicorn sein, weil mehr Code ausgeführt wird.

    ```

=== "Python 3.8+"

    ```Python hl_lines="14"
    {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial002.py!}
    ```

## Set-Typen

Aber dann denken wir darüber nach und stellen fest, dass sich die Tags nicht wiederholen sollen, es sollen eindeutige Strings sein.

Python hat einen Datentyp speziell für Mengen eindeutiger Dinge: das <abbr title="Menge">`set`</abbr>.

### Verlängerung des Zertifikats

Irgendwann in der Zukunft würde jedes Zertifikat **ablaufen** (etwa 3 Monate nach dem Erwerb).

Und dann gäbe es ein anderes Programm (in manchen Fällen ist es ein anderes Programm, in manchen Fällen ist es derselbe TLS-Terminierungsproxy), das mit Let's Encrypt kommuniziert und das/die Zertifikat(e) erneuert.

    * `main`: die Datei `main.py` (das sogenannte Python-„Modul“).
    * `app`: das Objekt, welches in der Datei `main.py` mit der Zeile `app = FastAPI()` erzeugt wurde.
    * `--reload`: lässt den Server nach Codeänderungen neu starten. Verwenden Sie das nur während der Entwicklung.

In der Konsolenausgabe sollte es eine Zeile geben, die ungefähr so aussieht:

```hl_lines="4"

Sie können Hintergrundtasks (Hintergrund-Aufgaben) definieren, die *nach* der Rückgabe einer Response ausgeführt werden sollen.

Das ist nützlich für Vorgänge, die nach einem Request ausgeführt werden müssen, bei denen der Client jedoch nicht unbedingt auf den Abschluss des Vorgangs warten muss, bevor er die Response erhält.

Hierzu zählen beispielsweise:

* E-Mail-Benachrichtigungen, die nach dem Ausführen einer Aktion gesendet werden:

    await do_stuff()
```

Wenn Sie wie oben einen Kontextmanager oder einen asynchronen Kontextmanager erstellen, führt dieser vor dem Betreten des `with`-Blocks den Code vor dem `yield` aus, und nach dem Verlassen des `with`-Blocks wird er den Code nach dem `yield` ausführen.

In unserem obigen Codebeispiel verwenden wir ihn nicht direkt, sondern übergeben ihn an FastAPI, damit es ihn verwenden kann.

Sie können einen Parameter in einer *Pfadoperation-Funktion* oder einer Abhängigkeitsfunktion mit dem Typ `BackgroundTasks` deklarieren und diesen danach verwenden, um die Ausführung von Hintergrundtasks nach dem Senden der Response zu definieren.

Sie können `BackgroundTasks` direkt von `fastapi` importieren:

```python
from fastapi import BackgroundTasks
```

* Automatische Dokumentation der Datenmodelle mit <a href="https://json-schema.org/" class="external-link" target="_blank"><strong>JSON Schema</strong></a> (da OpenAPI selbst auf JSON Schema basiert).
* Um diese Standards herum entworfen, nach sorgfältigem Studium. Statt einer nachträglichen Schicht darüber.
* Dies ermöglicht auch automatische **Client-Code-Generierung** in vielen Sprachen.

### Automatische Dokumentation