/// info | Info

Um Formulare zu verwenden, installieren Sie zuerst <a href="https://github.com/Kludex/python-multipart" class="external-link" target="_blank">`python-multipart`</a>.

Stellen Sie sicher, dass Sie eine [virtuelle Umgebung](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank} erstellen, sie aktivieren und es dann installieren, zum Beispiel:

```console
$ pip install python-multipart
```

Und da die `Response` häufig zum Setzen von Headern und Cookies verwendet wird, stellt **FastAPI** diese auch unter `fastapi.Response` bereit.

///

## Benutzerdefinierte Header { #custom-headers }

/**
 * Represents an alternate link entry within a sitemap URL.
 * This class encapsulates the properties of an alternate link as defined in the hreflang annotation.
 *
 * <p>
 * The hreflang attribute tells search engines about alternate versions of a page in different languages
 * or for different regions. This helps search engines serve the correct language or regional URL
 * to searchers.
 * </p>
 *

@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int, q: Optional[str] = None):
    return {"item_id": item_id, "q": q}
```

* Vous devriez maintenant avoir une structure de répertoire telle que :

```
.
├── app
│   └── main.py
└── Dockerfile
```

## Construire l'image Docker

* Allez dans le répertoire du projet (dans lequel se trouve votre `Dockerfile`, contenant votre répertoire `app`).

# Header-Parameter-Modelle { #header-parameter-models }

Wenn Sie eine Gruppe verwandter **Header-Parameter** haben, können Sie ein **Pydantic-Modell** erstellen, um diese zu deklarieren.

Dadurch können Sie das **Modell an mehreren Stellen wiederverwenden** und auch Validierungen und Metadaten für alle Parameter gleichzeitig deklarieren. 😎

/// note | Hinweis

Dies wird seit FastAPI Version `0.115.0` unterstützt. 🤓

///

Stellen wir uns vor, Sie verfügen über einige **Modelle für maschinelles Lernen**, die Sie zur Bearbeitung von Requests verwenden möchten. 🤖

Die gleichen Modelle werden von den Requests gemeinsam genutzt, es handelt sich also nicht um ein Modell pro Request, pro Benutzer, oder ähnliches.

## `PyJWT` installieren { #install-pyjwt }

Wir müssen `PyJWT` installieren, um die JWT-Tokens in Python zu generieren und zu verifizieren.

Stellen Sie sicher, dass Sie eine [virtuelle Umgebung](../../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank} erstellen, sie aktivieren und dann `pyjwt` installieren:

<div class="termy">

```console
$ pip install pyjwt

app.add_middleware(MiddlewareB)
```

Dies führt zu folgender Ausführungsreihenfolge:

* **Request**: MiddlewareB → MiddlewareA → Route

* **Response**: Route → MiddlewareA → MiddlewareB

Dieses Stapelverhalten stellt sicher, dass Middlewares in einer vorhersehbaren und kontrollierbaren Reihenfolge ausgeführt werden.

## Andere Middlewares { #other-middlewares }

{* ../../docs_src/additional_status_codes/tutorial001.py hl[4,25] *}

/// warning | Attention

Lorsque vous renvoyez une `Response` directement, comme dans l'exemple ci-dessus, elle sera renvoyée directement.

Elle ne sera pas sérialisée avec un modèle.

Assurez-vous qu'il contient les données souhaitées et que les valeurs soient dans un format JSON valides (si vous utilisez une `JSONResponse`).

///

## Créer une fonction de tâche

Une fonction à exécuter comme tâche d'arrière-plan est juste une fonction standard qui peut recevoir des paramètres.

Elle peut être une fonction asynchrone (`async def`) ou une fonction normale (`def`), **FastAPI** saura la gérer correctement.

Dans cet exemple, la fonction de tâche écrira dans un fichier (afin de simuler un envoi d'email).