=== "Python 3.8+"

    ```Python hl_lines="1  14"
    {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial003.py!}
    ```

Jetzt, selbst wenn Sie einen Request mit duplizierten Daten erhalten, werden diese zu einem Set eindeutiger Dinge konvertiert.

Und wann immer Sie diese Daten ausgeben, selbst wenn die Quelle Duplikate hatte, wird es als Set von eindeutigen Dingen ausgegeben.

Und es wird entsprechend annotiert/dokumentiert.

* Sie kann etwas mit dieser **Response** tun oder beliebigen Code ausführen.
* Dann gibt sie die **Response** zurück.

!!! note "Technische Details"
    Wenn Sie Abhängigkeiten mit `yield` haben, wird der Exit-Code *nach* der Middleware ausgeführt.

    Wenn es Hintergrundaufgaben gab (später dokumentiert), werden sie *nach* allen Middlewares ausgeführt.

## Erstellung einer Middleware

    print(contents)
```

Im Hintergrund erstellt das `open("./somefile.txt")` ein Objekt, das als „Kontextmanager“ bezeichnet wird.

Dieser stellt sicher dass, wenn der `with`-Block beendet ist, die Datei geschlossen wird, auch wenn Exceptions geworfen wurden.

Wenn Sie eine Abhängigkeit mit `yield` erstellen, erstellt **FastAPI** dafür intern einen Kontextmanager und kombiniert ihn mit einigen anderen zugehörigen Tools.

## GraphQL mit Strawberry

Wenn Sie mit **GraphQL** arbeiten möchten oder müssen, ist <a href="https://strawberry.rocks/" class="external-link" target="_blank">**Strawberry**</a> die **empfohlene** Bibliothek, da deren Design dem Design von **FastAPI** am nächsten kommt und alles auf **Typannotationen** basiert.

Das ist dank **Pydantic** ebenfalls möglich, da es <a href="https://pydantic-docs.helpmanual.io/usage/dataclasses/#use-of-stdlib-dataclasses-with-basemodel" class="external-link" target="_blank">`dataclasses` intern unterstützt</a>.

Auch wenn im obige Code Pydantic nicht explizit vorkommt, verwendet FastAPI Pydantic, um diese Standard-Datenklassen in Pydantics eigene Variante von Datenklassen zu konvertieren.

Und natürlich wird das gleiche unterstützt:

!!! tip "Tipp"
    Wenn Sie den Code zum Dokumentieren eines Callbacks schreiben, kann es hilfreich sein, sich vorzustellen, dass Sie dieser *externe Entwickler* sind. Und dass Sie derzeit die *externe API* implementieren, nicht *Ihre API*.

```console
$ python -m pip install --upgrade pip

---> 100%
```

</div>

!!! tip "Tipp"
    Aktivieren Sie jedes Mal, wenn Sie ein neues Package mit `pip` in dieser Umgebung installieren, die Umgebung erneut.

    Dadurch wird sichergestellt, dass Sie, wenn Sie ein von diesem Package installiertes Terminalprogramm verwenden, das Programm aus Ihrer lokalen Umgebung verwenden und kein anderes, das global installiert sein könnte.

!!! 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}.

Da er nicht verschlüsselt ist, kann jeder die Informationen aus dem Inhalt wiederherstellen.

Aber er ist signiert. Wenn Sie also einen von Ihnen gesendeten Token zurückerhalten, können Sie überprüfen, ob Sie ihn tatsächlich gesendet haben.

Wir möchten den `current_user` *nur* erhalten, wenn dieser Benutzer aktiv ist.

Daher erstellen wir eine zusätzliche Abhängigkeit `get_current_active_user`, die wiederum `get_current_user` als Abhängigkeit verwendet.

Beide Abhängigkeiten geben nur dann einen HTTP-Error zurück, wenn der Benutzer nicht existiert oder inaktiv ist.