Und viele weitere kompatible Tools. Inklusive Codegenerierung für viele Sprachen.

## Pydantic

Die ganze Datenvalidierung wird hinter den Kulissen von <a href="https://pydantic-docs.helpmanual.io/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a> durchgeführt, Sie profitieren also von dessen Vorteilen. Und Sie wissen, dass Sie in guten Händen sind.

Dabei musste ich viele Alternativen untersuchen, testen und nutzen.

Die Geschichte von **FastAPI** ist zu einem großen Teil die Geschichte seiner Vorgänger.

Wie im Abschnitt [Alternativen](alternatives.md){.internal-link target=_blank} gesagt:

<blockquote markdown="1">

# Benutzerdefinierte Request- und APIRoute-Klasse

In einigen Fällen möchten Sie möglicherweise die von den Klassen `Request` und `APIRoute` verwendete Logik überschreiben.

Das kann insbesondere eine gute Alternative zur Logik in einer Middleware sein.

Wenn Sie beispielsweise den Requestbody lesen oder manipulieren möchten, bevor er von Ihrer Anwendung verarbeitet wird.

/// danger | "Gefahr"

Dies ist eine „fortgeschrittene“ Funktion.

# FastAPI in Containern – Docker

Beim Deployment von FastAPI-Anwendungen besteht ein gängiger Ansatz darin, ein **Linux-Containerimage** zu erstellen. Normalerweise erfolgt dies mit <a href="https://www.docker.com/" class="external-link" target="_blank">**Docker**</a>. Sie können dieses Containerimage dann auf eine von mehreren möglichen Arten bereitstellen.

* das Geld einsammeln.
* eine Benachrichtigung an den API-Benutzer (den externen Entwickler) zurücksenden.
    * Dies erfolgt durch Senden eines POST-Requests (von *Ihrer API*) an eine *externe API*, die von diesem externen Entwickler bereitgestellt wird (das ist der „Callback“).

## Die normale **FastAPI**-Anwendung

Und wenn Sie ein `response_model` deklariert haben, wird es weiterhin zum Filtern und Konvertieren des von Ihnen zurückgegebenen Objekts verwendet.

**FastAPI** verwendet diese *vorübergehende* Response, um die Cookies (auch Header und Statuscode) zu extrahieren und fügt diese in die endgültige Response ein, die den von Ihnen zurückgegebenen Wert enthält, gefiltert nach einem beliebigen `response_model`.

* **Flower** für die Überwachung von Celery-Jobs.
* Load Balancing zwischen Frontend und Backend mit **Traefik**, sodass Sie beide unter derselben Domain haben können, getrennt durch den Pfad, aber von unterschiedlichen Containern ausgeliefert.
* Traefik-Integration, einschließlich automatischer Generierung von Let's Encrypt-**HTTPS**-Zertifikaten.

Diese werden normalerweise verwendet, um bestimmte Sicherheitsberechtigungen zu deklarieren, zum Beispiel:

* `users:read` oder `users:write` sind gängige Beispiele.
* `instagram_basic` wird von Facebook / Instagram verwendet.
* `https://www.googleapis.com/auth/drive` wird von Google verwendet.

/// info

In OAuth2 ist ein „Scope“ nur ein String, der eine bestimmte erforderliche Berechtigung deklariert.

# Templates

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

## Uvicorn mit Workern

Uvicorn bietet ebenfalls die Möglichkeit, mehrere **Workerprozesse** zu starten und auszuführen.

Dennoch sind die Fähigkeiten von Uvicorn zur Abwicklung von Workerprozessen derzeit eingeschränkter als die von Gunicorn. Wenn Sie also einen Prozessmanager auf dieser Ebene (auf der Python-Ebene) haben möchten, ist es vermutlich besser, es mit Gunicorn als Prozessmanager zu versuchen.