///

## Doppelte Header

Es ist möglich, doppelte Header zu empfangen. Also den gleichen Header mit unterschiedlichen Werten.

Sie können solche Fälle deklarieren, indem Sie in der Typdeklaration eine Liste verwenden.

Sie erhalten dann alle Werte von diesem doppelten Header als Python-`list`e.

Um zum Beispiel einen Header `X-Token` zu deklarieren, der mehrmals vorkommen kann, schreiben Sie:

# Fortgeschrittene Abhängigkeiten

## Parametrisierte Abhängigkeiten

Alle Abhängigkeiten, die wir bisher gesehen haben, waren festgelegte Funktionen oder Klassen.

Es kann jedoch Fälle geben, in denen Sie Parameter für eine Abhängigkeit festlegen möchten, ohne viele verschiedene Funktionen oder Klassen zu deklarieren.

Stellen wir uns vor, wir möchten eine Abhängigkeit haben, die prüft, ob ein Query-Parameter `q` einen vordefinierten Inhalt hat.

## `response_model`-Parameter

Es gibt Fälle, da möchten oder müssen Sie Daten zurückgeben, die nicht genau dem entsprechen, was der Typ deklariert.

///

## `HTTPSRedirectMiddleware`

Erzwingt, dass alle eingehenden Requests entweder `https` oder `wss` sein müssen.

Alle eingehenden Requests an `http` oder `ws` werden stattdessen an das sichere Schema umgeleitet.

```Python hl_lines="2  6"
{!../../docs_src/advanced_middleware/tutorial001.py!}
```

## `TrustedHostMiddleware`

///

```Python hl_lines="15"
{!> ../../docs_src/dependencies/tutorial012.py!}
```

////

Und alle Ideen aus dem Abschnitt über das [Hinzufügen von `dependencies` zu den *Pfadoperation-Dekoratoren*](dependencies-in-path-operation-decorators.md){.internal-link target=_blank} gelten weiterhin, aber in diesem Fall für alle *Pfadoperationen* in der Anwendung.

## Abhängigkeiten für Gruppen von *Pfadoperationen*

### Kompakt

Es gibt für alles sensible **Defaultwerte**, mit optionaler Konfiguration überall. Alle Parameter können feinjustiert werden, damit sie tun, was Sie benötigen, und die API definieren, die Sie brauchen.

Aber standardmäßig **„funktioniert einfach alles“**.

### Validierung

* Validierung für die meisten (oder alle?) Python-**Datentypen**, hierzu gehören:
    * JSON Objekte (`dict`).

Das bedeutet, dass **FastAPI** speziell mit den Editoren getestet wurde, die von 80 % der Python-Entwickler verwendet werden. Und da die meisten anderen Editoren in der Regel ähnlich funktionieren, sollten alle diese Vorteile für praktisch alle Editoren funktionieren.

Auf diese Weise konnte ich die besten Möglichkeiten finden, die Codeverdoppelung so weit wie möglich zu reduzieren, überall Autovervollständigung, Typ- und Fehlerprüfungen, usw. zu gewährleisten.

**FastAPI** bietet mehrere Tools, die Ihnen helfen, schnell und auf standardisierte Weise mit **Sicherheit** umzugehen, ohne alle Sicherheits-Spezifikationen studieren und erlernen zu müssen.

Aber schauen wir uns zunächst ein paar kleine Konzepte an.

## In Eile?

Wie dem auch sei, in jedem der oben genannten Fälle wird FastAPI immer noch asynchron arbeiten und extrem schnell sein.

Wenn Sie jedoch den oben genannten Schritten folgen, können einige Performance-Optimierungen vorgenommen werden.

## Technische Details

`.add_task()` erhält als Argumente:

* Eine Taskfunktion, die im Hintergrund ausgeführt wird (`write_notification`).
* Eine beliebige Folge von Argumenten, die der Reihe nach an die Taskfunktion übergeben werden sollen (`email`).
* Alle Schlüsselwort-Argumente, die an die Taskfunktion übergeben werden sollen (`message="some notification"`).

## Dependency Injection