Und wenn Sie ein `response_model` deklariert haben, wird es weiterhin zum Filtern und Konvertieren des von Ihnen zurückgegebenen Objekts verwendet.

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.

Ihre **FastAPI**-Anwendung normale `def`-Funktionen anstelle von `async def` verwendet, handelt es sich darunter immer noch um eine `async`hrone Anwendung.

Der `TestClient` macht unter der Haube magisches, um die asynchrone FastAPI-Anwendung in Ihren normalen `def`-Testfunktionen, mithilfe von Standard-Pytest aufzurufen. Aber diese Magie funktioniert nicht mehr, wenn wir sie in asynchronen Funktionen verwenden. Durch die asynchrone Ausführung unserer Tests können wir den `TestClient` nicht...

Stellen Sie sicher, dass sie die gewünschten Daten enthält und dass die Werte gültiges JSON sind (wenn Sie `JSONResponse` verwenden).

///

/// note | Technische Details

Sie können auch `from starlette.responses import JSONResponse` verwenden.

Ein **Kontextmanager** in Python ist etwas, das Sie in einer `with`-Anweisung verwenden können, zum Beispiel kann `open()` als Kontextmanager verwendet werden:

```Python
with open("file.txt") as file:
    file.read()
```

In neueren Versionen von Python gibt es auch einen **asynchronen Kontextmanager**. Sie würden ihn mit `async with` verwenden:

```Python
async with lifespan(app):
    await do_stuff()
```

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.

///

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

## URLs der OpenAPI-Dokumentationen