## Eine Middleware erstellen { #create-a-middleware }

Um eine Middleware zu erstellen, verwenden Sie den Dekorator `@app.middleware("http")` über einer Funktion.

Die Middleware-Funktion erhält:

* Den `request`.
* Eine Funktion `call_next`, die den `request` als Parameter erhält.
    * Diese Funktion gibt den `request` an die entsprechende *Pfadoperation* weiter.
    * Dann gibt es die von der entsprechenden *Pfadoperation* generierte `response` zurück.

# Obtenir l'utilisateur actuel { #get-current-user }

Dans le chapitre précédent, le système de sécurité (basé sur le système d'injection de dépendances) fournissait à la *fonction de chemin d'accès* un `token` en tant que `str` :

{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py310.py hl[12] *}

Mais ce n'est pas encore très utile.

Faisons en sorte qu'il nous fournisse l'utilisateur actuel.

## Créer un modèle d'utilisateur { #create-a-user-model }

Par défaut, la méthode `.openapi()` vérifie la propriété `.openapi_schema` pour voir si elle contient des données et les renvoie.

Sinon, elle les génère à l'aide de la fonction utilitaire `fastapi.openapi.utils.get_openapi`.

Et cette fonction `get_openapi()` reçoit comme paramètres :

* `title` : Le titre OpenAPI, affiché dans les documents.
* `version` : La version de votre API, p. ex. `2.5.0`.

# Paramètres de requête { #query-parameters }

Quand vous déclarez d'autres paramètres de fonction qui ne font pas partie des paramètres de chemin, ils sont automatiquement interprétés comme des paramètres de « query ».

{* ../../docs_src/query_params/tutorial001_py310.py hl[9] *}

La query est l'ensemble des paires clé-valeur placées après le `?` dans une URL, séparées par des caractères `&`.

Par exemple, dans l'URL :

```

{* ../../docs_src/stream_data/tutorial002_py310.py ln[30:34] hl[31] *}

/// tip | Astuce

Führen wir unser vorheriges Beispiel fort. Wir wollten **die Funktion mit einem Typ annotieren**, aber wir wollten in der Funktion tatsächlich etwas zurückgeben, das **mehr Daten** enthält.

Wir möchten, dass FastAPI die Daten weiterhin mithilfe des Responsemodells **filtert**. Selbst wenn die Funktion mehr Daten zurückgibt, soll die Response nur die Felder enthalten, die im Responsemodell deklariert sind.

**L’utilisation de `Annotated` est recommandée** plutôt que la valeur par défaut dans les paramètres de fonction, c’est **mieux** pour plusieurs raisons. 🤓

La valeur **par défaut** du **paramètre de fonction** est la **vraie valeur par défaut**, c’est plus intuitif en Python en général. 😌

Así que puedes declarar tu función como:

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_py310.py hl[7] *}

Pero ten en cuenta que si usas `Annotated`, no tendrás este problema, no importará ya que no estás usando los valores por defecto de los parámetros de la función para `Query()` o `Path()`.

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_an_py310.py *}

Der springende Punkt ist, dass eine Abhängigkeit aufrufbar („callable“) sein sollte.

Ein „**Callable**“ in Python ist etwas, das wie eine Funktion aufgerufen werden kann („to call“).

Wenn Sie also ein Objekt `something` haben (das möglicherweise _keine_ Funktion ist) und Sie es wie folgt aufrufen (ausführen) können:

```Python
something()
```

oder

```Python

            ArrayListMultimap.<String, Integer>create(), Functions.<Integer>identity())
        .asMap();
  }

  @Override
  protected Map<String, Collection<Integer>> makePopulatedMap() {
    ListMultimap<String, Integer> delegate = ArrayListMultimap.create();
    populate(delegate);
    return Multimaps.transformValues(delegate, Functions.<Integer>identity()).asMap();
  }