### Verlängerung des Zertifikats

Irgendwann in der Zukunft würde jedes Zertifikat **ablaufen** (etwa 3 Monate nach dem Erwerb).

Und dann gäbe es ein anderes Programm (in manchen Fällen ist es ein anderes Programm, in manchen Fällen ist es derselbe TLS-Terminierungsproxy), das mit Let's Encrypt kommuniziert und das/die Zertifikat(e) erneuert.

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

```Python hl_lines="10  12-13"
{!../../../docs_src/middleware/tutorial001.py!}
```

## Andere Middlewares

Sie können später mehr über andere Middlewares in [Handbuch für fortgeschrittene Benutzer: Fortgeschrittene Middleware](../advanced/middleware.md){.internal-link target=_blank} lesen.

    * Wenn Sie FastAPI nicht, und direkt Starlette (oder ein anderes Tool wie Sanic, Flask, Responder, usw.) verwenden würden, müssten Sie die gesamte Datenvalidierung und Serialisierung selbst implementieren. Ihre finale Anwendung hätte also immer noch den gleichen Overhead, als ob sie mit FastAPI erstellt worden...

                                    "example": {
                                        "id": "bar",
                                        "value": "The bar tenders",
                                    },
                                }
                            },
                        },
                        "422": {

new_app = UnicornMiddleware(app, some_config="rainbow")
```

But FastAPI (actually Starlette) provides a simpler way to do it that makes sure that the internal middlewares to handle server errors and custom exception handlers work properly.

For that, you use `app.add_middleware()` (as in the example for CORS).

```Python
from fastapi import FastAPI
from unicorn import UnicornMiddleware

app = FastAPI()

* **Azure DevOps** Kubernetes (AKS) CI/CD-Deployment integriert.
* **Mehrsprachig** Wählen Sie bei der Projekteinrichtung ganz einfach eine der integrierten Sprachen von spaCy aus.

    {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial005.py!}
    ```

Betrachten wir die deklarierten Parameter:

* Obwohl diese Funktion selbst eine Abhängigkeit ist („Dependable“, etwas hängt von ihr ab), deklariert sie auch eine andere Abhängigkeit („Dependant“, sie hängt von etwas anderem ab).
    * Sie hängt von `query_extractor` ab und weist den von diesem zurückgegebenen Wert dem Parameter `q` zu.

```Python
from starlette.exceptions import HTTPException as StarletteHTTPException

```

### 复用 **FastAPI** 异常处理器

FastAPI 支持先对异常进行某些处理，然后再使用 **FastAPI** 中处理该异常的默认异常处理器。

从 `fastapi.exception_handlers` 中导入要复用的默认异常处理器：

```Python hl_lines="2-5  15  21"
{!../../../docs_src/handling_errors/tutorial006.py!}

```

虽然，本例只是输出了夸大其词的错误信息。

Und es wird entsprechend annotiert/dokumentiert.

## Verschachtelte Modelle

Jedes Attribut eines Pydantic-Modells hat einen Typ.

Aber dieser Typ kann selbst ein anderes Pydantic-Modell sein.

Sie können also tief verschachtelte JSON-„Objekte“ deklarieren, mit spezifischen Attributnamen, -typen, und -validierungen.

Alles das beliebig tief verschachtelt.

from starlette.exceptions import HTTPException as StarletteHTTPException
```

### 🏤-⚙️ **FastAPI**'Ⓜ ⚠ 🐕‍🦺

🚥 👆 💚 ⚙️ ⚠ ⤴️ ⏮️ 🎏 🔢 ⚠ 🐕‍🦺 ⚪️➡️ **FastAPI**, 👆 💪 🗄 & 🏤-⚙️ 🔢 ⚠ 🐕‍🦺 ⚪️➡️ `fastapi.exception_handlers`:

```Python hl_lines="2-5  15  21"
{!../../../docs_src/handling_errors/tutorial006.py!}
```