```

### Unteranwendung

Erstellen Sie dann Ihre Unteranwendung und deren *Pfadoperationen*.

Diese Unteranwendung ist nur eine weitere Standard-FastAPI-Anwendung, aber diese wird „gemountet“:

```Python hl_lines="11  14-16"
{!../../docs_src/sub_applications/tutorial001.py!}
```

### Die Unteranwendung mounten

Mounten Sie in Ihrer Top-Level-Anwendung `app` die Unteranwendung `subapi`.

Das `directory="static"` bezieht sich auf den Namen des Verzeichnisses, das Ihre statischen Dateien enthält.

Das `name="static"` gibt dieser Unteranwendung einen Namen, der intern von **FastAPI** verwendet werden kann.

Alle diese Parameter können anders als "`static`" lauten, passen Sie sie an die Bedürfnisse und spezifischen Details Ihrer eigenen Anwendung an.

## Weitere Informationen

Sie können jede gewünschte Template-Engine mit **FastAPI** verwenden.

Eine häufige Wahl ist Jinja2, dasselbe, was auch von Flask und anderen Tools verwendet wird.

Es gibt Werkzeuge zur einfachen Konfiguration, die Sie direkt in Ihrer **FastAPI**-Anwendung verwenden können (bereitgestellt von Starlette).

## Abhängigkeiten installieren

Installieren Sie `jinja2`:

<div class="termy">

```console
$ pip install jinja2

---> 100%
```

```

////

... und **FastAPI** wird wissen, was zu tun ist.

/// tip | "Tipp"

Wenn Sie das eher verwirrt, als Ihnen zu helfen, ignorieren Sie es, Sie *brauchen* es nicht.

Es ist nur eine Abkürzung. Es geht **FastAPI** darum, Ihnen dabei zu helfen, Codeverdoppelung zu minimieren.

# FastAPI-Deployment bei Cloud-Anbietern

Sie können praktisch **jeden Cloud-Anbieter** für das <abbr title="Bereitstellen der fertigen Anwendung für die Endbenutzer">Deployment</abbr> Ihrer FastAPI-Anwendung verwenden.

In den meisten Fällen verfügen die Haupt-Cloud-Anbieter über Anleitungen zum Deployment von FastAPI.

## Cloud-Anbieter – Sponsoren

## Lifespan

Sie können diese Logik beim *Hochfahren* und *Herunterfahren* mithilfe des `lifespan`-Parameters der `FastAPI`-App und eines „Kontextmanagers“ definieren (ich zeige Ihnen gleich, was das ist).

Beginnen wir mit einem Beispiel und sehen es uns dann im Detail an.

Wir erstellen eine asynchrone Funktion `lifespan()` mit `yield` wie folgt:

```Python hl_lines="16  19"

Hier zeige ich Ihnen, wie Sie <a href="https://gunicorn.org/" class="external-link" target="_blank">**Gunicorn**</a> mit **Uvicorn Workerprozessen** verwenden.

/// info

Wenn Sie Container verwenden, beispielsweise mit Docker oder Kubernetes, erzähle ich Ihnen mehr darüber im nächsten Kapitel: [FastAPI in Containern – Docker](docker.md){.internal-link target=_blank}.

Es gibt jedoch bestimmte Fälle, in denen es nützlich ist, auf das `Request`-Objekt zuzugreifen.

## Das `Request`-Objekt direkt verwenden

Angenommen, Sie möchten auf die IP-Adresse/den Host des Clients in Ihrer *Pfadoperation-Funktion* zugreifen.

Dazu müssen Sie direkt auf den Request zugreifen.

```Python hl_lines="1  7-8"
{!../../docs_src/using_request_directly/tutorial001.py!}
```

Weitere Einzelheiten finden Sie in den Bemerkungen im Quellcode oben.

## Mehr erfahren

Sie können `dataclasses` auch mit anderen Pydantic-Modellen kombinieren, von ihnen erben, sie in Ihre eigenen Modelle einbinden, usw.

Weitere Informationen finden Sie in der <a href="https://pydantic-docs.helpmanual.io/usage/dataclasses/" class="external-link" target="_blank">Pydantic-Dokumentation zu Datenklassen</a>.

# Fortgeschrittene Middleware

Im Haupttutorial haben Sie gelesen, wie Sie Ihrer Anwendung [benutzerdefinierte Middleware](../tutorial/middleware.md){.internal-link target=_blank} hinzufügen können.

Und dann auch, wie man [CORS mittels der `CORSMiddleware`](../tutorial/cors.md){.internal-link target=_blank} handhabt.

In diesem Abschnitt werden wir sehen, wie man andere Middlewares verwendet.

## ASGI-Middleware hinzufügen