Dieser Code wird nicht in Ihrer Anwendung ausgeführt, wir benötigen ihn nur, um zu *dokumentieren*, wie diese *externe API* aussehen soll.

Sie wissen jedoch bereits, wie Sie mit **FastAPI** ganz einfach eine automatische Dokumentation für eine API erstellen.

Sie können Abhängigkeiten erstellen, die **Unterabhängigkeiten** haben.

Diese können so **tief** verschachtelt sein, wie nötig.

**FastAPI** kümmert sich darum, sie aufzulösen.

## Erste Abhängigkeit, „Dependable“ { #first-dependency-dependable }

Sie könnten eine erste Abhängigkeit („Dependable“) wie folgt erstellen:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[8:9] *}

Heutzutage ist es nicht sehr populär und wird kaum verwendet.

OAuth2 spezifiziert nicht, wie die Kommunikation verschlüsselt werden soll, sondern erwartet, dass Ihre Anwendung mit HTTPS bereitgestellt wird.

/// tip | Tipp

Im Abschnitt über **Deployment** erfahren Sie, wie Sie HTTPS mithilfe von Traefik und Let's Encrypt kostenlos einrichten.

# Zusätzliche Datentypen { #extra-data-types }

Bisher haben Sie gängige Datentypen verwendet, wie zum Beispiel:

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

Sie können aber auch komplexere Datentypen verwenden.

Und Sie haben immer noch dieselbe Funktionalität wie bisher gesehen:

* Großartige Editor-Unterstützung.
* Datenkonvertierung bei eingehenden <abbr title="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Requests</abbr>.

# Fortgeschrittene Middleware { #advanced-middleware }

Im Haupttutorial haben Sie gelesen, wie Sie Ihrer Anwendung [benutzerdefinierte Middleware](../tutorial/middleware.md) hinzufügen können.

Und dann auch, wie man [CORS mittels der `CORSMiddleware`](../tutorial/cors.md) handhabt.

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

## ASGI-Middleware hinzufügen { #adding-asgi-middlewares }

* `min_length`
* `max_length`
* `pattern`

Benutzerdefinierte Validierungen mit `AfterValidator`.

In diesen Beispielen haben Sie gesehen, wie Sie Validierungen für `str`-Werte deklarieren.

Beachten Sie, dass `Field` direkt von `pydantic` importiert wird, nicht von `fastapi`, wie die anderen (`Query`, `Path`, `Body`, usw.)

///

## Modellattribute deklarieren { #declare-model-attributes }

Dann können Sie `Field` mit Modellattributen deklarieren:

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[11:14] *}

`Field` funktioniert genauso wie `Query`, `Path` und `Body`, es hat die gleichen Parameter, usw.

/// info | Info

Beachten Sie, wie `Offer` eine Liste von `Item`s hat, die ihrerseits eine optionale Liste von `Image`s haben.

///

## Bodys aus reinen Listen { #bodies-of-pure-lists }

Wenn das äußerste Element des JSON-Bodys, das Sie erwarten, ein JSON-`array` (eine Python-`list`) ist, können Sie den Typ im Funktionsparameter deklarieren, mit der gleichen Syntax wie in Pydantic-Modellen:

```Python

- Den Header `Cache-Control: no-cache` setzen, um **Caching** des Streams zu verhindern.
- Einen speziellen Header `X-Accel-Buffering: no` setzen, um **Buffering** in einigen Proxys wie Nginx zu verhindern.

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