## Lesen Sie zuerst das Tutorial

Sie können immer noch die meisten Funktionen in **FastAPI** mit den Kenntnissen aus dem Haupt-[Tutorial – Benutzerhandbuch](../tutorial/index.md){.internal-link target=_blank} nutzen.

Und in den nächsten Abschnitten wird davon ausgegangen, dass Sie es bereits gelesen haben und dass Sie diese Haupt-Ideen kennen.

## Externe Kurse

    * **Intuitiv**: Hervorragende Editor-Unterstützung. <abbr title="Auch bekannt als automatische Vervollständigung, IntelliSense">Codevervollständigung</abbr> überall. Weniger Zeitaufwand für das Debuggen.
    * **Einfach**: Einfach zu bedienen und zu erlernen. Weniger Zeit für das Lesen von Dokumentationen.
    * **Kurz**: Codeverdoppelung minimieren. Mehrere Funktionalitäten aus jeder Parameterdeklaration.

```

In diesem Beispiel generiert die Funktion `generate_html_response()` bereits eine `Response` und gibt sie zurück, anstatt das HTML in einem `str` zurückzugeben.

Indem Sie das Ergebnis des Aufrufs von `generate_html_response()` zurückgeben, geben Sie bereits eine `Response` zurück, die das Standardverhalten von **FastAPI** überschreibt.

## Servermaschine und Serverprogramm

Bei den Benennungen gibt es ein kleines Detail, das Sie beachten sollten. 💡

Das Wort „**Server**“ bezieht sich häufig sowohl auf den entfernten-/Cloud-Computer (die physische oder virtuelle Maschine) als auch auf das Programm, das auf dieser Maschine ausgeführt wird (z. B. Uvicorn).

Starlette bietet alle grundlegenden Funktionen eines Web-Microframeworks.

Es bietet jedoch keine automatische Datenvalidierung, Serialisierung oder Dokumentation.

Das ist eines der wichtigsten Dinge, welche **FastAPI** hinzufügt, alles basierend auf Python-Typhinweisen (mit Pydantic). Das, plus, das Dependency Injection System, Sicherheitswerkzeuge, OpenAPI-Schemagenerierung, usw.

!!! note "Technische Details"

    ```

=== "Python 3.8+"

    ```Python hl_lines="5  22"
    {!> ../../../docs_src/encoder/tutorial001.py!}
    ```

In diesem Beispiel wird das Pydantic-Modell in ein `dict`, und das `datetime`-Objekt in ein `str` konvertiert.

Das Resultat dieses Aufrufs ist etwas, das mit Pythons Standard-<a href="https://docs.python.org/3/library/json.html#json.dumps" class="external-link" target="_blank">`json.dumps()`</a> kodiert werden kann.

# Aktuellen Benutzer abrufen

Im vorherigen Kapitel hat das Sicherheitssystem (das auf dem Dependency Injection System basiert) der *Pfadoperation-Funktion* einen `token` vom Typ `str` überreicht:

=== "Python 3.9+"

    ```Python hl_lines="12"
    {!> ../../../docs_src/security/tutorial001_an_py39.py!}
    ```

=== "Python 3.8+"

    ```Python hl_lines="11"
    {!> ../../../docs_src/security/tutorial001_an.py!}
    ```

        execute ->> code: gib das Resultat zurück
    end

    rect rgba(0, 255, 0, .1)
        code ->> function: say_hi(name="Rick", salutation="Mr.")
        function ->> execute: führe Code der Funktion aus
        execute ->> code: gib das Resultat zurück
    end

    rect rgba(0, 255, 255, .1)
        code ->> function: say_hi(name="Rick")
        function ->> code: gib das gespeicherte Resultat zurück
    end

Das System (in diesem Fall **FastAPI**) kümmert sich dann darum, Ihren Code mit den erforderlichen Abhängigkeiten zu versorgen („die Abhängigkeiten einfügen“ – „inject the dependencies“).

Das ist sehr nützlich, wenn Sie:

* Eine gemeinsame Logik haben (die gleiche Code-Logik immer und immer wieder).

Daten nehmend von:

* Dem Pfad als Parameter.
* Headern.
* Cookies.
* usw.

Und indem Sie das tun, validiert **FastAPI** diese Daten, konvertiert sie und generiert automatisch Dokumentation für Ihre API.

Es gibt jedoch Situationen, in denen Sie möglicherweise direkt auf das `Request`-Objekt zugreifen müssen.

## Details zum `Request`-Objekt