Alles basiert auf **Python 3.8 Typ**-Deklarationen (dank Pydantic). Es muss keine neue Syntax gelernt werden, nur standardisiertes modernes Python.

Wenn Sie eine zweiminütige Auffrischung benötigen, wie man Python-Typen verwendet (auch wenn Sie FastAPI nicht benutzen), schauen Sie sich das kurze Tutorial an: [Einführung in Python-Typen](python-types.md){.internal-link target=_blank}.

Sie schreiben Standard-Python mit Typen:

```Python

### Nebenläufigkeit + Parallelität: Web + maschinelles Lernen

## Abhängigkeiten

Wir sehen, dass wir einige Abhängigkeiten benötigen, die an mehreren Stellen der Anwendung verwendet werden.

Also fügen wir sie in ihr eigenes `dependencies`-Modul (`app/dependencies.py`) ein.

Wir werden nun eine einfache Abhängigkeit verwenden, um einen benutzerdefinierten `X-Token`-Header zu lesen:

=== "Python 3.9+"

    ```Python hl_lines="3  6-8" title="app/dependencies.py"

### Pydantic v1 `regex` statt `pattern`

Vor Pydantic Version 2 und vor FastAPI Version 0.100.0, war der Name des Parameters `regex` statt `pattern`, aber das ist jetzt <abbr title="deprecated – obsolet, veraltet: Es soll nicht mehr verwendet werden">deprecated</abbr>.

Sie könnten immer noch Code sehen, der den alten Namen verwendet:

=== "Python 3.10+ Pydantic v1"

Sie können einfache Tools wie `htop` verwenden, um die in Ihrem Server verwendete CPU und den RAM oder die von jedem Prozess verwendete Menge anzuzeigen. Oder Sie können komplexere Überwachungstools verwenden, die möglicherweise auf mehrere Server usw. verteilt sind.

## Zusammenfassung

Öffnen Sie Ihren Browser unter <a href="http://127.0.0.1:8000" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000</a>.

Dort können Sie einstellen:

* Die „Item ID“, die im Pfad verwendet wird.
* Das „Token“, das als Query-Parameter verwendet wird.

!!! tip "Tipp"
    Beachten Sie, dass der Query-„Token“ von einer Abhängigkeit verarbeitet wird.

Damit können Sie den WebSocket verbinden und dann Nachrichten senden und empfangen:

**FastAPI** behält die zusätzlichen Informationen aus `responses` und kombiniert sie mit dem JSON-Schema aus Ihrem Modell.

In diesem Abschnitt werden wir sehen, wie man andere Middlewares verwendet.

## ASGI-Middleware hinzufügen

Da **FastAPI** auf Starlette basiert und die <abbr title="Asynchronous Server Gateway Interface">ASGI</abbr>-Spezifikation implementiert, können Sie jede ASGI-Middleware verwenden.

Wird von Starlette verwendet:

* <a href="https://www.python-httpx.org" target="_blank"><code>httpx</code></a> - erforderlich, wenn Sie den `TestClient` verwenden möchten.
* <a href="https://jinja.palletsprojects.com" target="_blank"><code>jinja2</code></a> - erforderlich, wenn Sie die Standardkonfiguration für Templates verwenden möchten.

Versionen von Starlette enthielten eine `GraphQLApp`-Klasse zur Integration mit <a href="https://graphene-python.org/" class="external-link" target="_blank">Graphene</a>.

Das wurde von Starlette deprecated, aber wenn Sie Code haben, der das verwendet, können Sie einfach zu <a href="https://github.com/ciscorn/starlette-graphene3" class="external-link" target="_blank">starlette-graphene3</a> **migrieren**, welches denselben Anwendungsfall abdeckt und über eine **fast identische Schnittstelle**...