```Python hl_lines="7"

Sie würden also **mehrere Container** mit unterschiedlichen Dingen ausführen, wie einer Datenbank, einer Python-Anwendung, einem Webserver mit einer React-Frontend-Anwendung, und diese über ihr internes Netzwerk miteinander verbinden.

In alle Containerverwaltungssysteme (wie Docker oder Kubernetes) sind diese Netzwerkfunktionen integriert.

* Es enthält eine Datei `app/main.py`. Da sie sich in einem Python-Package (einem Verzeichnis mit einer Datei `__init__.py`) befindet, ist sie ein „Modul“ dieses Packages: `app.main`.
* Es gibt auch eine Datei `app/dependencies.py`, genau wie `app/main.py` ist sie ein „Modul“: `app.dependencies`.
* Es gibt ein Unterverzeichnis `app/routers/` mit einer weiteren Datei `__init__.py`, es handelt sich also um ein „Python-Subpackage“: `app.routers`.

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

Immer wenn ein neuer Request eintrifft, kümmert sich **FastAPI** darum:

* Ihre Abhängigkeitsfunktion („Dependable“) mit den richtigen Parametern aufzurufen.
* Sich das Ergebnis von dieser Funktion zu holen.

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

## Erstellung einer Middleware

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.

`BackgroundTasks` funktioniert auch mit dem <abbr title="Einbringen von Abhängigkeiten">Dependency Injection</abbr> System. Sie können einen Parameter vom Typ `BackgroundTasks` auf mehreren Ebenen deklarieren: in einer *Pfadoperation-Funktion*, in einer Abhängigkeit (Dependable), in einer Unterabhängigkeit usw.

**FastAPI** weiß, was jeweils zu tun ist und wie dasselbe Objekt wiederverwendet werden kann, sodass alle Hintergrundtasks zusammengeführt und anschließend im Hintergrund ausgeführt...

```

!!! note
     Sie können `await` nur innerhalb von Funktionen verwenden, die mit `async def` erstellt wurden.

---

Wenn Sie eine Bibliothek eines Dritten verwenden, die mit etwas kommuniziert (einer Datenbank, einer API, dem Dateisystem, usw.) und welche die Verwendung von `await` nicht unterstützt (dies ist derzeit bei den meisten Datenbankbibliotheken der Fall), dann deklarieren Sie Ihre *Pfadoperation-Funktionen* ganz normal nur mit `def`, etwa:

# Hintergrundtasks – `BackgroundTasks`

Sie können einen Parameter in einer *Pfadoperation-Funktion* oder einer Abhängigkeitsfunktion mit dem Typ `BackgroundTasks` deklarieren und diesen danach verwenden, um die Ausführung von Hintergrundtasks nach dem Senden der Response zu definieren.

Sie können `BackgroundTasks` direkt von `fastapi` importieren:

```python
from fastapi import BackgroundTasks
```

<span style="color: green;">INFO</span>:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
```

</div>

### Schritt 3: Erstellen einer *Pfadoperation*

#### Pfad

„Pfad“ bezieht sich hier auf den letzten Teil der URL, beginnend mit dem ersten `/`.

In einer URL wie:

```
https://example.com/items/foo
```

... wäre der Pfad folglich:

```
/items/foo
```

!!! info

* Dann beginnt er zu lauschen: `Listening at: http://0.0.0.0:80`.
* Dann erkennt er, dass er die Workerklasse `uvicorn.workers.UvicornWorker` verwenden muss.
* Und dann werden **4 Worker** gestartet, jeder mit seiner eigenen PID: `19511`, `19513`, `19514` und `19515`.