/// info

Beachten Sie, dass der `TestClient` Daten empfängt, die nach JSON konvertiert werden können, keine Pydantic-Modelle.

Wenn Sie ein Pydantic-Modell in Ihrem Test haben und dessen Daten während des Testens an die Anwendung senden möchten, können Sie den `jsonable_encoder` verwenden, der in [JSON-kompatibler Encoder](encoder.md){.internal-link target=_blank} beschrieben wird.

///

Dann deklarieren Sie Ihre Cookie-Parameter, auf die gleiche Weise, wie Sie auch `Path`- und `Query`-Parameter deklarieren.

Der erste Wert ist der Typ. Sie können `Cookie` die gehabten Extra Validierungs- und Beschreibungsparameter hinzufügen. Danach können Sie einen Defaultwert vergeben:

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="9"
{!> ../../docs_src/cookie_params/tutorial001_an_py310.py!}
```

////

## Die Instanz parametrisieren

Und jetzt können wir `__init__` verwenden, um die Parameter der Instanz zu deklarieren, die wir zum `Parametrisieren` der Abhängigkeit verwenden können:

//// tab | Python 3.9+

```Python hl_lines="9"
{!> ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py39.py!}
```

////

Auf die gleiche Weise können Sie wie gewohnt jeden anderen Parameter deklarieren und zusätzlich auch den `Request` erhalten.

///

## `Request`-Dokumentation

Weitere Details zum <a href="https://www.starlette.io/requests/" class="external-link" target="_blank">`Request`-Objekt finden Sie in der offiziellen Starlette-Dokumentation</a>.

/// note | "Technische Details"

### Nebenläufigkeit + Parallelität: Web + maschinelles Lernen

Mit **FastAPI** können Sie die Vorteile der Nebenläufigkeit nutzen, die in der Webentwicklung weit verbreitet ist (derselbe Hauptvorteil von NodeJS).

Und Sie möchten eine Möglichkeit haben, dass sich das Frontend mithilfe eines **Benutzernamens** und eines **Passworts** beim Backend authentisieren kann.

Wir können **OAuth2** verwenden, um das mit **FastAPI** zu erstellen.

Aber ersparen wir Ihnen die Zeit, die gesamte lange Spezifikation zu lesen, nur um die kleinen Informationen zu finden, die Sie benötigen.

Auf diese Weise können Sie in vielen Fällen etwas über Container und Docker lernen und dieses Wissen mit vielen verschiedenen Tools und Komponenten wiederverwenden.

## 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).

Der Benutzer Ihrer API (ein externer Entwickler) erstellt mit einem POST-Request eine Rechnung in Ihrer API.

# WSGI inkludieren – Flask, Django und andere

Sie können WSGI-Anwendungen mounten, wie Sie es in [Unteranwendungen – Mounts](sub-applications.md){.internal-link target=_blank}, [Hinter einem Proxy](behind-a-proxy.md){.internal-link target=_blank} gesehen haben.

Dazu können Sie die `WSGIMiddleware` verwenden und damit Ihre WSGI-Anwendung wrappen, zum Beispiel Flask, Django usw.

## `WSGIMiddleware` verwenden

Sie müssen `WSGIMiddleware` importieren.

///

/// warning | "Achtung"

Sie können mehrere `Form`-Parameter in einer *Pfadoperation* deklarieren, aber Sie können nicht gleichzeitig auch `Body`-Felder deklarieren, welche Sie als JSON erwarten, da der Request den Body mittels `application/x-www-form-urlencoded` statt `application/json` kodiert.