Um eine Middleware zu erstellen, verwenden Sie den Dekorator `@app.middleware("http")` über einer Funktion.

Die Middleware-Funktion erhält:

* Den `request`.
* Eine Funktion `call_next`, die den `request` als Parameter erhält.
    * Diese Funktion gibt den `request` an die entsprechende *Pfadoperation* weiter.
    * Dann gibt es die von der entsprechenden *Pfadoperation* generierte `response` zurück.

/// note | Technische Details

Sie könnten auch `from starlette.staticfiles import StaticFiles` verwenden.

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

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### Was ist „Mounten“ { #what-is-mounting }

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## Cookies mit einem Pydantic-Modell { #cookies-with-a-pydantic-model }

Deklarieren Sie die **Cookie**-Parameter, die Sie benötigen, in einem **Pydantic-Modell**, und deklarieren Sie dann den Parameter als `Cookie`:

{* ../../docs_src/cookie_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:12,16] *}

Und jetzt können wir wiederum `Depends` mit unserem `get_current_user` in der *Pfadoperation* verwenden:

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[31] *}

Beachten Sie, dass wir als Typ von `current_user` das Pydantic-Modell `User` deklarieren.

Das wird uns innerhalb der Funktion bei Codevervollständigung und Typprüfungen helfen.

/// tip | Tipp

Sie **rufen diese nicht direkt auf** (fügen Sie am Ende keine Klammern hinzu), sondern übergeben sie einfach als Parameter an `Depends()`.

Und diese Funktion akzeptiert Parameter auf die gleiche Weise wie *Pfadoperation-Funktionen*.

/// tip | Tipp

Im nächsten Kapitel erfahren Sie, welche anderen „Dinge“, außer Funktionen, Sie als Abhängigkeiten verwenden können.

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{* ../../docs_src/response_headers/tutorial001_py310.py hl[10:12] *}

/// note | Technische Details

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

{* ../../docs_src/stream_json_lines/tutorial001_py310.py ln[1:24] hl[24] *}

Wenn jedes JSON-Item, das Sie zurücksenden möchten, vom Typ `Item` ist (ein Pydantic-Modell) und es sich um eine async-Funktion handelt, können Sie den Rückgabetyp als `AsyncIterable[Item]` deklarieren:

{* ../../docs_src/stream_json_lines/tutorial001_py310.py ln[1:24] hl[9:11,22] *}

Bisher haben Sie die Teile des <abbr title="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Requests</abbr>, die Sie benötigen, mithilfe von deren Typen deklariert.

Daten nehmend von:

* Dem Pfad als Parameter.
* Headern.
* Cookies.
* usw.

Und indem Sie das tun, validiert **FastAPI** diese Daten, konvertiert sie und generiert automatisch Dokumentation für Ihre API.

Aber ich zeige Ihnen als Nächstes, wie Sie das verbessern können. 🤓

## Benutzerdefinierte Operation-IDs und bessere Methodennamen { #custom-operation-ids-and-better-method-names }

3. Die Datenklasse `Author` enthält eine Liste von `Item`-Datenklassen.

4. Die Datenklasse `Author` wird im `response_model`-Parameter verwendet.

5. Sie können andere Standard-Typannotationen mit Datenklassen als Requestbody verwenden.

    In diesem Fall handelt es sich um eine Liste von `Item`-Datenklassen.