In diesem Fall würde er das Zertifikat für `someapp.example.com` verwenden.

<img src="/img/deployment/https/https03.svg">

* Überreichen Sie den/die inneren Typ(en) von eckigen Klammern umschlossen, `[` und `]`, als „Typ-Parameter“

In Python 3.9 wäre das:

```Python
my_list: list[str]
```

Und in Python-Versionen vor 3.9:

```Python
from typing import List

my_list: List[str]
```

```Python hl_lines="35"
{!../../../docs_src/openapi_callbacks/tutorial001.py!}
```

!!! tip "Tipp"

Konkret geht es darum, Uvicorn, Starlette und FastAPI miteinander zu vergleichen (neben vielen anderen Tools).

Je einfacher das Problem, welches durch das Tool gelöst wird, desto besser ist die Performanz. Und die meisten Benchmarks testen nicht die zusätzlichen Funktionen, welche das Tool bietet.

Die Hierarchie ist wie folgt:

* **Uvicorn**: ein ASGI-Server
    * **Starlette**: (verwendet Uvicorn) ein Web-Mikroframework

* Wenn Sie die Frage nicht verstehen können, fragen Sie nach weiteren **Details**.

### Das Problem reproduzieren

In den meisten Fällen und bei den meisten Fragen ist etwas mit dem von der Person erstellten **eigenen Quellcode** los.

In vielen Fällen wird nur ein Fragment des Codes gepostet, aber das reicht nicht aus, um **das Problem zu reproduzieren**.

* gehe zum übergeordneten Package (das Verzeichnis `app/`) ...
* und finde dort das Modul `dependencies` (die Datei unter `app/dependencies.py`) ...
* und importiere daraus die Funktion `get_token_header`.

Das funktioniert korrekt! 🎉

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Das Gleiche gilt, wenn wir drei Punkte `...` verwendet hätten, wie in:

Das „Warten auf etwas anderes“ bezieht sich normalerweise auf <abbr title="Input and Output – Eingabe und Ausgabe">I/O</abbr>-Operationen, die relativ „langsam“ sind (im Vergleich zur Geschwindigkeit des Prozessors und des Arbeitsspeichers), wie etwa das Warten darauf, dass:

* die Daten des Clients über das Netzwerk empfangen wurden

=== "Pydantic v2"

    In Pydantic Version 2 würden Sie das Attribut `model_config` verwenden, das ein `dict` akzeptiert, wie beschrieben in <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/api/config/" class="external-link" target="_blank">Pydantic-Dokumentation: Configuration</a>.

2. Setze das aktuelle Arbeitsverzeichnis auf `/code`.

    Hier plazieren wir die Datei `requirements.txt` und das Verzeichnis `app`.

3. Kopiere die Datei mit den Paketanforderungen in das Verzeichnis `/code`.

    Kopieren Sie zuerst **nur** die Datei mit den Anforderungen, nicht den Rest des Codes.

Dennoch können wir das zu erwartende Schema für den Requestbody deklarieren.

### Benutzerdefinierter OpenAPI-Content-Type

Mit demselben Trick könnten Sie ein Pydantic-Modell verwenden, um das JSON-Schema zu definieren, das dann im benutzerdefinierten Abschnitt des OpenAPI-Schemas für die *Pfadoperation* enthalten ist.