Mithilfe der oben beschriebenen **SNI-Erweiterung** würde der TLS-Terminierungsproxy herausfinden, welches der verfügbaren TLS-Zertifikate (HTTPS) er für diese Verbindung verwenden muss, und zwar das, welches mit der vom Client erwarteten Domain übereinstimmt.

In diesem Fall würde er das Zertifikat für `someapp.example.com` verwenden.

Konkret geht es darum, Uvicorn, Starlette und FastAPI miteinander zu vergleichen (neben vielen anderen Tools).

Je einfacher das Problem, welches durch das Tool gelöst wird, desto besser ist die Performanz. Und die meisten Benchmarks testen nicht die zusätzlichen Funktionen, welche das Tool bietet.

Die Hierarchie ist wie folgt:

* **Uvicorn**: ein ASGI-Server
    * **Starlette**: (verwendet Uvicorn) ein Web-Mikroframework

```

</div>

!!! note "Hinweis"
    Der Befehl `uvicorn main:app` bezieht sich auf:

    * `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.

„Marshalling“, „Konvertierung“ genannt">Serialisierung</abbr>“, welche Daten aus dem Code (Python) entnimmt und in etwas umwandelt, was durch das Netzwerk gesendet werden kann. Beispielsweise das Konvertieren eines Objekts, welches Daten aus einer Datenbank enthält, in ein JSON-Objekt. Konvertieren von `datetime`-Objekten in Strings, usw.

Eine weitere wichtige Funktion, benötigt von APIs, ist die Datenvalidierung, welche sicherstellt, dass die Daten unter gegebenen Umständen gültig sind....

Zum Beispiel könnten Sie **ein Dict zurückgeben** wollen, oder ein Datenbank-Objekt, aber **es als Pydantic-Modell deklarieren**. Auf diese Weise übernimmt das Pydantic-Modell alle Datendokumentation, -validierung, usw. für das Objekt, welches Sie zurückgeben (z. B. ein Dict oder ein Datenbank-Objekt).

{!../../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial001.py!}
```

!!! note "Technische Details"
    Ein `Request` hat ein `request.scope`-Attribut, welches einfach ein Python-`dict` ist, welches die mit dem Request verbundenen Metadaten enthält.

    Ein `Request` hat auch ein `request.receive`, welches eine Funktion ist, die den Hauptteil des Requests empfängt.

    Das `scope`-`dict` und die `receive`-Funktion sind beide Teil der ASGI-Spezifikation.

```jinja hl_lines="7"
{!../../../docs_src/templates/templates/item.html!}
```

### Template-Kontextwerte

Im HTML, welches enthält:

{% raw %}

```jinja
Item ID: {{ id }}
```

{% endraw %}

... wird die `id` angezeigt, welche dem „Kontext“-`dict` entnommen wird, welches Sie übergeben haben:

```Python
{"id": id}
```

Mit beispielsweise einer ID `42` würde das wie folgt gerendert werden:

```Python hl_lines="9-10"
{!../../../docs_src/async_tests/test_main.py!}
```

Das ist das Äquivalent zu:

```Python
response = client.get('/')
```

... welches wir verwendet haben, um unsere Requests mit dem `TestClient` zu machen.

!!! tip "Tipp"
    Beachten Sie, dass wir async/await mit dem neuen `AsyncClient` verwenden – der Request ist asynchron.

!!! warning "Achtung"

    Das bedeutet, dass Ihre API-Clients nur Strings senden können, aber solange diese Strings nur Zahlen enthalten, wird Pydantic sie konvertieren und validieren.

    Und das `dict` welches Sie als `weights` erhalten, wird `int`-Schlüssel und `float`-Werte haben.

## Zusammenfassung

Mit **FastAPI** haben Sie die maximale Flexibilität von Pydantic-Modellen, während Ihr Code einfach, kurz und elegant bleibt.

### Separates Programm