```python
from fastapi import FastAPI
```

::: fastapi.FastAPI
    options:
        members:
            - openapi_version
            - webhooks
            - state
            - dependency_overrides
            - openapi
            - websocket
            - include_router
            - get
            - put
            - post
            - delete
            - options

    E.g. `pip install httpx`.

Import `TestClient`.

Create a `TestClient` by passing your **FastAPI** application to it.

Create functions with a name that starts with `test_` (this is standard `pytest` conventions).

Use the `TestClient` object the same way as you do with `httpx`.

    我们将`SessionLocal()`请求的创建和处理放在一个`try`块中。

    然后我们在finally块中关闭它。

    通过这种方式，我们确保数据库会话在请求后始终关闭，即使在处理请求时出现异常也会关闭。

### 关于`request.state`

`request.state`是每个`Request`对象的属性。它用于存储附加到请求本身的任意对象，例如本例中的数据库会话。您可以在[Starlette 的关于`Request`state](https://www.starlette.io/requests/#other-state)的文档中了解更多信息。

对于这种情况下，它帮助我们确保在所有请求中使用单个数据库会话，然后关闭（在中间件中）。

### 使用`yield`依赖项与使用中间件的区别

在此处添加**中间件**与`yield`的依赖项的作用效果类似，但也有一些区别：

---

## **Typer**, la FastAPI delle CLI

!!! check
    So, with the same Python type declaration, **FastAPI** gives you data validation.

    Notice that the error also clearly states exactly the point where the validation didn't pass.

    This is incredibly helpful while developing and debugging code that interacts with your API.

## Documentation

Und genau das ist **HTTPS**, es ist einfach **HTTP** innerhalb einer **sicheren TLS-Verbindung**, statt einer puren (unverschlüsselten) TCP-Verbindung.

!!! tip "Tipp"
    Beachten Sie, dass die Verschlüsselung der Kommunikation auf der **TCP-Ebene** und nicht auf der HTTP-Ebene erfolgt.

### HTTPS-Request

Und Sie erhalten Editor-Unterstützung überall.

Selbst für Dinge in Listen:

<img src="/img/tutorial/body-nested-models/image01.png">

Sie würden diese Editor-Unterstützung nicht erhalten, wenn Sie direkt mit `dict`, statt mit Pydantic-Modellen arbeiten würden.

Aber Sie müssen sich auch nicht weiter um die Modelle kümmern, hereinkommende Dicts werden automatisch in sie konvertiert. Und was Sie zurückgeben, wird automatisch nach JSON konvertiert.

            - url
            - base_url
            - headers
            - query_params
            - path_params
            - cookies
            - client
            - state
            - url_for
            - client_state
            - application_state
            - receive
            - send
            - accept
            - receive_text
            - receive_bytes
            - receive_json
            - iter_text

class ReviewNode(BaseModel):
    author: Union[Author, None] = None
    state: str


class Reviews(BaseModel):
    nodes: List[ReviewNode]


class PullRequestNode(BaseModel):
    number: int
    labels: Labels
    author: Union[Author, None] = None
    title: str
    createdAt: datetime
    state: str
    comments: Comments
    reviews: Reviews

And if your remote server or virtual machine only has 3 GB of RAM, trying to load more than 4 GB of RAM will cause problems. 🚨

### Multiple Processes - An Example

In this example, there's a **Manager Process** that starts and controls two **Worker Processes**.

This Manager Process would probably be the one listening on the **port** in the IP. And it would transmit all the communication to the worker processes.