## Mounten einer **FastAPI**-Anwendung

„Mounten“ („Einhängen“) bedeutet das Hinzufügen einer völlig „unabhängigen“ Anwendung an einem bestimmten Pfad, die sich dann um die Handhabung aller unter diesem Pfad liegenden _Pfadoperationen_ kümmert, welche in dieser Unteranwendung deklariert sind.

### Hauptanwendung

Wrappen Sie dann die WSGI-Anwendung (z. B. Flask) mit der Middleware.

Und dann mounten Sie das auf einem Pfad.

{* ../../docs_src/wsgi/tutorial001.py hl[2:3,23] *}

## Es ansehen

Jetzt wird jede Anfrage unter dem Pfad `/v1/` von der Flask-Anwendung verarbeitet.

Und der Rest wird von **FastAPI** gehandhabt.

## Automatische Konvertierung

`Header` hat weitere Funktionalität, zusätzlich zu der, die `Path`, `Query` und `Cookie` bereitstellen.

Die meisten Standard-Header benutzen als Trennzeichen einen Bindestrich, auch bekannt als das „Minus-Symbol“ (`-`).

Aber eine Variable wie `user-agent` ist in Python nicht gültig.

Darum wird `Header` standardmäßig in Parameternamen den Unterstrich (`_`) zu einem Bindestrich (`-`) konvertieren.

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

## pytest.mark.anyio

Se quisermos chamar funções assíncronas em nossos testes, as nossas funções de teste precisam ser assíncronas. O AnyIO oferece um plugin bem legal para isso, que nos permite especificar que algumas das nossas funções de teste precisam ser chamadas de forma assíncrona.

## HTTPX

Mesmo que a sua aplicação **FastAPI** utilize funções normais com `def` no lugar de `async def`, ela ainda é uma aplicação `async` por baixo dos panos.

## Dataclasses em Estruturas de Dados Aninhadas

Você também pode combinar `dataclasses` com outras anotações de tipo para criar estruturas de dados aninhadas.

Em alguns casos, você ainda pode ter que usar a versão do Pydantic das `dataclasses`. Por exemplo, se você tiver erros com a documentação da API gerada automaticamente.

Nesse caso, você pode simplesmente trocar as `dataclasses` padrão por `pydantic.dataclasses`, que é um substituto direto:

Foi criado para gerar HTML no _backend_, não para criar APIs utilizando um _frontend_ moderno (como React, Vue.js e Angular) ou por outros sistemas (como dispositivos <abbr title="Internet das Coisas">IoT</abbr>) comunicando com ele.

### <a href="https://www.django-rest-framework.org/" class="external-link" target="_blank">Django REST Framework</a>

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Se você está usando biblioteca de terceiros que se comunica com alguma coisa (um banco de dados, uma API, sistema de arquivos etc) e não tem suporte para utilizar `await` (esse é atualmente o caso para a maioria das bibliotecas de banco de dados), então declare suas *funções de operação de rota* normalmente, com apenas `def`, como:

```Python hl_lines="2"
@app.get('/')
def results():
    results = some_library()
    return results

/// note | Technische Details

Daten aus Formularen werden normalerweise mit dem <abbr title='Media type – Medientyp, Typ des Mediums'>„media type“</abbr> `application/x-www-form-urlencoded` kodiert.

Wenn das Formular stattdessen Dateien enthält, werden diese mit `multipart/form-data` kodiert. Im nächsten Kapitel erfahren Sie mehr über die Handhabung von Dateien.

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Mas para este exemplo, usaremos um documento HTML muito simples com algum JavaScript, tudo dentro de uma string longa.

Esse, é claro, não é o ideal e você não o usaria para produção.

Na produção, você teria uma das opções acima.

Mas é a maneira mais simples de focar no lado do servidor de WebSockets e ter um exemplo funcional:

{* ../../docs_src/websockets/tutorial001.py hl[2,6:38,41:43] *}

## Criando um `websocket`