Dazu können Sie die `WSGIMiddleware` verwenden und damit Ihre WSGI-Anwendung wrappen, zum Beispiel Flask, Django usw.

## `WSGIMiddleware` verwenden { #using-wsgimiddleware }

/// info | Info

Dafür muss `a2wsgi` installiert sein, z. B. mit `pip install a2wsgi`.

///

            "input": "plumbus"
        }
    ]
}
```

## Zusammenfassung { #summary }

Sie können **Pydantic-Modelle** verwenden, um **Query-Parameter** in **FastAPI** zu deklarieren. 😎

/// tip | Tipp

Spoiler-Alarm: Sie können auch Pydantic-Modelle verwenden, um Cookies und Header zu deklarieren, aber darüber werden Sie später im Tutorial lesen. 🤫

# WebSockets testen { #testing-websockets }

Sie können denselben `TestClient` zum Testen von WebSockets verwenden.

Dazu verwenden Sie den `TestClient` in einer `with`-Anweisung, eine Verbindung zum WebSocket herstellend:

{* ../../docs_src/app_testing/tutorial002_py310.py hl[27:31] *}

/// note | Hinweis

Weitere Informationen finden Sie in Starlettes Dokumentation zum [Testen von WebSockets](https://www.starlette.dev/testclient/#testing-websocket-sessions).

Sie können problemlos dieselben Pydantic-Einstellungen verwenden, um Ihre generierte OpenAPI und die Dokumentationsoberflächen zu konfigurieren.

Zum Beispiel:

{* ../../docs_src/conditional_openapi/tutorial001_py310.py hl[6,11] *}

Hier deklarieren wir die Einstellung `openapi_url` mit dem gleichen Defaultwert `"/openapi.json"`.

Und dann verwenden wir es beim Erstellen der `FastAPI`-App.

# Den Request direkt verwenden { #using-the-request-directly }

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.

## Deployment-Strategien { #deployment-strategies }

Es gibt mehrere Möglichkeiten, dies zu tun, abhängig von Ihrem spezifischen Anwendungsfall und den von Ihnen verwendeten Tools.

Sie könnten mithilfe einer Kombination von Tools selbst **einen Server deployen**, Sie könnten einen **Cloud-Dienst** nutzen, der einen Teil der Arbeit für Sie erledigt, oder andere mögliche Optionen.

Alles basiert auf Standard-**Python-Typ**deklarationen (dank Pydantic). Es muss keine neue Syntax gelernt werden, nur standardisiertes modernes Python.

Wenn Sie eine zweiminütige Auffrischung benötigen, wie man Python-Typen verwendet (auch wenn Sie FastAPI nicht benutzen), schauen Sie sich das kurze Tutorial an: [Einführung in Python-Typen](python-types.md).

Sie schreiben Standard-Python mit Typen:

```Python
from datetime import date

///

/// info | Info

Um Cookies zu deklarieren, müssen Sie `Cookie` verwenden, da die Parameter sonst als Query-Parameter interpretiert würden.

///

/// info | Info

Sie können die Modellkonfiguration von Pydantic verwenden, um `extra` Felder zu verbieten (`forbid`):

{* ../../docs_src/cookie_param_models/tutorial002_an_py310.py hl[10] *}

# Strikte Content-Type-Prüfung { #strict-content-type-checking }

Standardmäßig verwendet **FastAPI** eine strikte Prüfung des `Content-Type`-Headers für JSON-Requestbodys. Das bedeutet, dass JSON-Requests einen gültigen `Content-Type`-Header (z. B. `application/json`) enthalten MÜSSEN, damit der Body als JSON geparst wird.

## CSRF-Risiko { #csrf-risk }