Por padrão, a extensão descobre automaticamente aplicações FastAPI no seu workspace procurando por arquivos que instanciam `FastAPI()`. Se a detecção automática não funcionar para a estrutura do seu projeto, você pode especificar um ponto de entrada via `[tool.fastapi]` em `pyproject.toml` ou pela configuração `fastapi.entryPoint` do VS Code usando notação de módulo (por exemplo, `myapp.main:app`).

## Funcionalidades { #features }

# Testando a Base de Dados { #testing-a-database }

Você pode estudar sobre bases de dados, SQL e SQLModel na [documentação de SQLModel](https://sqlmodel.tiangolo.com/). 🤓

Aqui tem um mini [tutorial de como usar SQLModel com FastAPI](https://sqlmodel.tiangolo.com/tutorial/fastapi/). ✨

/// info | Info

Beachten Sie, dass wir in der *Pfadoperation-Funktion* nur eine einzige Abhängigkeit deklarieren, den `query_or_cookie_extractor`.

Aber **FastAPI** wird wissen, dass es zuerst `query_extractor` auflösen muss, um dessen Resultat an `query_or_cookie_extractor` zu übergeben, wenn dieses aufgerufen wird.

///

```mermaid
graph TB

query_extractor(["query_extractor"])
query_or_cookie_extractor(["query_or_cookie_extractor"])

Wenn Sie FastAPI installieren (z. B. mit `pip install "fastapi[standard]"`), erhalten Sie ein Kommandozeilenprogramm, das Sie im Terminal ausführen können.

Um Ihre FastAPI-App für die Entwicklung auszuführen, können Sie den Befehl `fastapi dev` verwenden:

<div class="termy">

```console
$ <font color="#4E9A06">fastapi</font> dev

Wenn es Hintergrundtasks gab (dies wird später im [Hintergrundtasks](background-tasks.md)-Abschnitt behandelt), werden sie *nach* allen Middlewares ausgeführt.

///

## Eine Middleware erstellen { #create-a-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.

### Einrichten von OpenSearch-Plugins

Führen Sie antrun:run aus, um Plugins in das Plugins-Verzeichnis herunterzuladen:

    $ mvn antrun:run

### Fess ausführen

Aber Python erlaubt es, Listen mit inneren Typen, auch „Typ-Parameter“ genannt, zu deklarieren.

### Eine `list` mit einem Typ-Parameter deklarieren { #declare-a-list-with-a-type-parameter }

Um Typen zu deklarieren, die Typ-Parameter (innere Typen) haben, wie `list`, `dict`, `tuple`, übergeben Sie den/die inneren Typ(en) als „Typ-Parameter“ in eckigen Klammern: `[` und `]`

```Python
my_list: list[str]
```

///

## Metadaten deklarieren { #declare-metadata }

Sie können dieselben Parameter wie für `Query` deklarieren.

Um zum Beispiel einen `title`-Metadaten-Wert für den Pfad-Parameter `item_id` zu deklarieren, können Sie schreiben:

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_an_py310.py hl[10] *}

/// note | Hinweis

* **Starlette**:
    * Wird nach Uvicorn die nächstbeste Performanz erbringen. Tatsächlich verwendet Starlette Uvicorn, um zu laufen. Daher kann es wahrscheinlich nur „langsamer“ als Uvicorn werden, weil mehr Code ausgeführt werden muss.
    * Aber es bietet Ihnen die Werkzeuge, um einfache Webanwendungen zu erstellen, mit Routing basierend auf Pfaden, usw.

Es ist auch so gestaltet, dass es als zukünftige Referenz dient, sodass Sie jederzeit zurückkommen und genau das sehen, was Sie benötigen.

## Den Code ausführen { #run-the-code }

Alle Codeblöcke können kopiert und direkt verwendet werden (es sind tatsächlich getestete Python-Dateien).