/// note | "Technische Details"

Sie könnten auch `from starlette.requests import Request` verwenden.

**FastAPI** bietet es als Komfort für Sie, den Entwickler, an. Aber es stammt direkt von Starlette.

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### Vor und nach der `response`

Sie können Code hinzufügen, der mit dem `request` ausgeführt wird, bevor dieser von einer beliebigen *Pfadoperation* empfangen wird.

5,\n.my-n5 {\n  margin-bottom: -3rem !important;\n}\n\n.ml-n5,\n.mx-n5 {\n  margin-left: -3rem !important;\n}\n\n.m-auto {\n  margin: auto !important;\n}\n\n.mt-auto,\n.my-auto {\n  margin-top: auto !important;\n}\n\n.mr-auto,\n.mx-auto {\n  margin-right: auto !important;\n}\n\n.mb-auto,\n.my-auto {\n  margin-bottom: auto !important;\n}\n\n.ml-auto,\n.mx-auto {\n  margin-left: auto !important;\n}\n\n@media (min-width: 576px) {\n  .m-sm-0 {\n    margin: 0 !important;\n  }\n  .mt-sm-0,\n  .my-sm-0...

///

/// note | "Technische Details"

Sie können auch `from starlette.responses import JSONResponse` verwenden.

**FastAPI** bietet dieselben `starlette.responses` auch via `fastapi.responses` an, als Annehmlichkeit für Sie, den Entwickler. Die meisten verfügbaren Responses kommen aber direkt von Starlette. Das Gleiche gilt für `status`.

///

Diese Schemadefinition enthält Ihre API-Pfade, die möglichen Parameter, welche diese entgegennehmen, usw.

#### Daten-„Schema“

Der Begriff „Schema“ kann sich auch auf die Form von Daten beziehen, wie z. B. einen JSON-Inhalt.

In diesem Fall sind die JSON-Attribute und deren Datentypen, usw. gemeint.

#### OpenAPI und JSON Schema

using tensorflow::gtl::ArraySlice;

namespace tensorflow {
namespace tracing {
namespace graph {

class GraphContext;
class GraphOperation;
class GraphTensor;

auto& kUnknownDim = shape_inference::InferenceContext::kUnknownDim;
auto& kUnknownRank = shape_inference::InferenceContext::kUnknownRank;

// GraphTensor wraps a `TF_Output`, i.e. a pointer to TF_Operation and the index
// into the list of outputs for the operation.

    });

    System.out.printf("open this URL in a browser: %s\n", authorizeUrl);
  }

  /** Set the OAuth session for this client. */
  public synchronized void initOauthSession(OAuthSession session) {
    this.session = session;
    this.notifyAll();
  }

  /** Waits for an OAuth session for this client to be set. */
  public synchronized void awaitAccessToken(Timeout timeout) throws InterruptedIOException {

```

### 2. Create a sample OPA Policy

In another terminal, create a policy that allows root user all access and for all other users denies `PutObject`:

```sh
cat > example.rego <<EOF
package httpapi.authz

import input

default allow = false

# Allow the root user to perform any action.
allow {
 input.owner == true
}

# All other users may do anything other than call PutObject
allow {

                                    " into function '", fn_name, "'");

    input_tensors->emplace_back(node, idx);

    const auto& iter = input_nodes->find(node);
    if (iter == input_nodes->end()) {
      input_nodes->insert({node, {idx}});
    } else {
      auto& indices = iter->second;
      if (std::find(indices.begin(), indices.end(), idx) != indices.end()) {

# GraphQL

Da **FastAPI** auf dem **ASGI**-Standard basiert, ist es sehr einfach, jede **GraphQL**-Bibliothek zu integrieren, die auch mit ASGI kompatibel ist.

Sie können normale FastAPI-*Pfadoperationen* mit GraphQL in derselben Anwendung kombinieren.

/// tip | "Tipp"

**GraphQL** löst einige sehr spezifische Anwendungsfälle.

Es hat **Vorteile** und **Nachteile** im Vergleich zu gängigen **Web-APIs**.

/// note | "Technische Details"

Sie könnten auch `from starlette.testclient import TestClient` verwenden.

**FastAPI** stellt denselben `starlette.testclient` auch via `fastapi.testclient` bereit, als Annehmlichkeit für Sie, den Entwickler. Es kommt aber tatsächlich direkt von Starlette.

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/// tip | "Tipp"