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Dann können wir einen `AsyncClient` mit der App erstellen und mit `await` asynchrone Requests an ihn senden.

{* ../../docs_src/async_tests/test_main.py hl[9:12] *}

Das ist das Äquivalent zu:

```Python
response = client.get('/')
```

... welches wir verwendet haben, um unsere Requests mit dem `TestClient` zu machen.

/// tip | "Tipp"

Sie können Middleware zu **FastAPI**-Anwendungen hinzufügen.

Eine „Middleware“ ist eine Funktion, die mit jedem **Request** arbeitet, bevor er von einer bestimmten *Pfadoperation* verarbeitet wird. Und auch mit jeder **Response**, bevor sie zurückgegeben wird.

* Sie nimmt jeden **Request** entgegen, der an Ihre Anwendung gesendet wird.
* Sie kann dann etwas mit diesem **Request** tun oder beliebigen Code ausführen.

Wenn Sie die Exception zusammen mit denselben Default-Exceptionhandlern von **FastAPI** verwenden möchten, können Sie die Default-Exceptionhandler von `fastapi.Exception_handlers` importieren und wiederverwenden:

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

Aber es gibt viele Fälle, in denen Sie davon profitieren, `UploadFile` zu verwenden.

## Datei-Parameter mit `UploadFile`

Definieren Sie einen Datei-Parameter mit dem Typ `UploadFile`:

//// tab | Python 3.9+

```Python hl_lines="14"
{!> ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py39.py!}
```

////

//// tab | Python 3.8+

Aber schauen wir uns zunächst ein paar kleine Konzepte an.

## In Eile?

Wenn Ihnen diese Begriffe egal sind und Sie einfach *jetzt* Sicherheit mit Authentifizierung basierend auf Benutzername und Passwort hinzufügen müssen, fahren Sie mit den nächsten Kapiteln fort.

## OAuth2

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FastAPI ist ein modernes, schnelles (hoch performantes) Webframework zur Erstellung von APIs mit Python auf Basis von Standard-Python-Typhinweisen.

Seine Schlüssel-Merkmale sind:

* **Schnell**: Sehr hohe Leistung, auf Augenhöhe mit **NodeJS** und **Go** (Dank Starlette und Pydantic). [Eines der schnellsten verfügbaren Python-Frameworks](#performanz).

9. Diese *Pfadoperation-Funktion* gibt keine Datenklassen zurück (obwohl dies möglich wäre), sondern eine Liste von Dictionarys mit internen Daten.

    FastAPI verwendet den Parameter `response_model` (der Datenklassen enthält), um die Response zu konvertieren.

Sie können `dataclasses` mit anderen Typannotationen auf vielfältige Weise kombinieren, um komplexe Datenstrukturen zu bilden.

Die Beispiele hier verwenden `.dict()` für die Kompatibilität mit Pydantic v1, Sie sollten jedoch stattdessen `.model_dump()` verwenden, wenn Sie Pydantic v2 verwenden können.

///

### Über `**user_in.dict()`

#### Pydantic's `.dict()`

`user_in` ist ein Pydantic-Modell der Klasse `UserIn`.

Pydantic-Modelle haben eine `.dict()`-Methode, die ein `dict` mit den Daten des Modells zurückgibt.

Wenn Ihr Code eine Sicherheitslücke aufweist, ist diese weiterhin vorhanden.

### `ORJSONResponse`

Eine schnelle alternative JSON-Response mit <a href="https://github.com/ijl/orjson" class="external-link" target="_blank">`orjson`</a>, wie Sie oben gelesen haben.

### `UJSONResponse`

Eine alternative JSON-Response mit <a href="https://github.com/ultrajson/ultrajson" class="external-link" target="_blank">`ujson`</a>.

/// warning | "Achtung"