Es verwendete benutzerdefinierte Typen in seinen Deklarationen anstelle von Standard-Python-Typen, es war aber dennoch ein großer Fortschritt.

Außerdem war es eines der ersten Frameworks, welches ein benutzerdefiniertes Schema generierte, welches die gesamte API in JSON deklarierte.

```Python hl_lines="4  11  15-18"
{!../../../docs_src/templates/tutorial001.py!}
```

!!! note "Hinweis"
    Vor FastAPI 0.108.0 und Starlette 0.29.0 war `name` der erste Parameter.

    Außerdem wurde in früheren Versionen das `request`-Objekt als Teil der Schlüssel-Wert-Paare im Kontext für Jinja2 übergeben.

!!! tip "Tipp"

Es war beispielsweise klar, dass es idealerweise auf Standard-Python-Typhinweisen basieren sollte.

Der beste Ansatz bestand außerdem darin, bereits bestehende Standards zu nutzen.

Das ist vergleichbar mit den HTTP-Statuscodes im Bereich 200 (von 200 bis 299). Diese „200“er Statuscodes bedeuten, dass der Request in einem bestimmten Aspekt ein „Success“ („Erfolg“) war.

Die Statuscodes im 400er-Bereich bedeuten hingegen, dass es einen Fehler gab.

Erinnern Sie sich an all diese **404 Not Found** Fehler (und Witze)?

## `HTTPException` verwenden

    ```

=== "Pydantic v1"

    ```Python hl_lines="26-33"
    {!> ../../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_pv1.py!}
    ```

!!! info
    In Pydantic Version 1 war die Methode zum Parsen und Validieren eines Objekts `Item.parse_obj()`, in Pydantic Version 2 heißt die Methode `Item.model_validate()`.

!!! tip "Tipp"
    Hier verwenden wir dasselbe Pydantic-Modell wieder.

    ```

In obigem Beispiel werden die Nachrichten, *nachdem* die Response gesendet wurde, in die Datei `log.txt` geschrieben.

Wenn im Request ein Query-Parameter enthalten war, wird dieser in einem Hintergrundtask in das Log geschrieben.

Und dann schreibt ein weiterer Hintergrundtask, der in der *Pfadoperation-Funktion* erstellt wird, eine Nachricht unter Verwendung des Pfad-Parameters `email`.

Dann kommt das System / Programm 🤖 bei jeder Gelegenheit zurück, wenn es entweder wieder wartet, oder wann immer es 🤖 die ganze Arbeit erledigt hat, die zu diesem Zeitpunkt zu tun war. Und es 🤖 wird nachschauen, ob eine der Aufgaben, auf die es gewartet hat, fertig damit ist, zu tun, was sie tun sollte.

Dann nimmt es 🤖 die erste erledigte Aufgabe (sagen wir, unsere „Langsam-Datei“ 📝) und bearbeitet sie weiter.

Es ist bereits enthalten, wenn Sie die `all`-Extras installiert haben, mit:

<div class="termy">

```console
$ pip install "fastapi[all]"
---> 100%
```

</div>

!!! info
    In Pydantic v1 war das im Hauptpackage enthalten. Jetzt wird es als unabhängiges Package verteilt, sodass Sie wählen können, ob Sie es installieren möchten oder nicht, falls Sie die Funktionalität nicht benötigen.

### Das `Settings`-Objekt erstellen

    Diese Details sind vor allem dann nützlich, wenn Sie eine Version von FastAPI vor 0.106.0 verwendet haben und Ressourcen aus Abhängigkeiten mit `yield` in Hintergrundtasks verwendet haben.

* Nginx
* HAProxy

## Let's Encrypt

Vor Let's Encrypt wurden diese **HTTPS-Zertifikate** von vertrauenswürdigen Dritten verkauft.

Der Prozess zum Erwerb eines dieser Zertifikate war früher umständlich, erforderte viel Papierarbeit und die Zertifikate waren ziemlich teuer.

Aber dann wurde **<a href="https://letsencrypt.org/" class="external-link" target="_blank">Let's Encrypt</a>** geschaffen.