### Editor Unterstützung

Das ganze Framework wurde so entworfen, dass es einfach und intuitiv zu benutzen ist; alle Entscheidungen wurden auf mehreren Editoren getestet, sogar vor der Implementierung, um die bestmögliche Entwicklererfahrung zu gewährleisten.

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Das ist nicht zufällig so, das ganze Framework wurde um dieses Design herum aufgebaut.

Und es wurde in der Designphase gründlich getestet, vor der Implementierung, um sicherzustellen, dass es mit jedem Editor funktioniert.

Es gab sogar ein paar Änderungen an Pydantic selbst, um das zu unterstützen.

Aber Sie brauchen `Path` für den `item_id`-Pfad-Parameter. Und Sie möchten aus irgendeinem Grund nicht `Annotated` verwenden.

Python wird sich beschweren, wenn Sie einen Parameter mit Defaultwert vor einen Parameter ohne Defaultwert setzen.

Aber Sie können die Reihenfolge der Parameter ändern, den Query-Parameter ohne Defaultwert zuerst.

Weil *Pfadoperationen* in ihrer Reihenfolge ausgewertet werden, müssen Sie sicherstellen, dass der Pfad `/users/me` vor `/users/{user_id}` deklariert wurde:

```Python hl_lines="6  11"
{!../../../docs_src/path_params/tutorial003.py!}
```

Mit dem Dependency Injection System können Sie **FastAPI** ebenfalls mitteilen, dass Ihre *Pfadoperation-Funktion* von etwas anderem „abhängt“, das vor Ihrer *Pfadoperation-Funktion* ausgeführt werden soll, und **FastAPI** kümmert sich darum, es auszuführen und die Ergebnisse zu „injizieren“.

Andere gebräuchliche Begriffe für dieselbe Idee der „Abhängigkeitsinjektion“ sind:

## Eine Anwendung mit Callbacks

Sehen wir uns das alles anhand eines Beispiels an.

Stellen Sie sich vor, Sie entwickeln eine Anwendung, mit der Sie Rechnungen erstellen können.

Diese Rechnungen haben eine `id`, einen optionalen `title`, einen `customer` (Kunde) und ein `total` (Gesamtsumme).

    # Einen Error zurückgeben
    ...
```

Aber durch die Verwendung von `secrets.compare_digest()` ist dieser Code sicher vor einer Art von Angriffen, die „Timing-Angriffe“ genannt werden.

### Timing-Angriffe

Aber was ist ein „Timing-Angriff“?

Stellen wir uns vor, dass einige Angreifer versuchen, den Benutzernamen und das Passwort zu erraten.

Einige wichtige Konzepte sind:

* Sicherheit – HTTPS
* Beim Hochfahren ausführen
* Neustarts
* Replikation (die Anzahl der laufenden Prozesse)
* Arbeitsspeicher
* Schritte vor dem Start

Wir werden sehen, wie diese sich auf das **Deployment** auswirken.

Zum Beispiel, wenn Sie es in einer Datenbank speichern möchten.

Dafür bietet **FastAPI** eine Funktion `jsonable_encoder()`.

## `jsonable_encoder` verwenden

Stellen wir uns vor, Sie haben eine Datenbank `fake_db`, die nur JSON-kompatible Daten entgegennimmt.

Sie akzeptiert zum Beispiel keine `datetime`-Objekte, da die nicht kompatibel mit JSON sind.

```Python hl_lines="2  6"
{!../../../docs_src/advanced_middleware/tutorial001.py!}
```

## `TrustedHostMiddleware`

Erzwingt, dass alle eingehenden Requests einen korrekt gesetzten `Host`-Header haben, um sich vor HTTP-Host-Header-Angriffen zu schützen.

```Python hl_lines="2  6-8"
{!../../../docs_src/advanced_middleware/tutorial002.py!}
```

Die folgenden Argumente werden unterstützt: