In diesem Fall wird die Middleware den eingehenden Request abfangen und mit entsprechenden CORS-Headern, und entweder einer `200`- oder `400`-<abbr title="Response – Antwort: Daten, die der Server zum anfragenden Client zurücksendet">Response</abbr> zu Informationszwecken antworten.

### Einfache Requests { #simple-requests }

    return asByteSink(file, modes).asCharSink(charset);
  }

  /**
   * Reads all bytes from a file into a byte array.
   *
   * <p><b>{@link java.nio.file.Path} equivalent:</b> {@link java.nio.file.Files#readAllBytes}.
   *
   * @param file the file to read from
   * @return a byte array containing all the bytes from file
   * @throws IllegalArgumentException if the file is bigger than the largest possible byte array

`jsonable_encoder`, wie in [JSON-kompatibler Encoder](../tutorial/encoder.md) erklärt, und packt das Ergebnis in eine `JSONResponse`.

Wenn Sie eine `response_class` mit einem JSON-Medientyp (`application/json`) deklarieren, wie es bei `JSONResponse` der Fall ist, werden die von Ihnen zurückgegebenen Daten automatisch mit jedem Pydantic-`response_model` (das Sie im *Pfadoperation-Dekorator* deklariert haben) konvertiert (und gefiltert). Aber die Daten werden nicht mit Pydantic zu JSON-Bytes serialisiert,...

 */
@GwtCompatible
/*
 * Users will use most of these methods only if they're already using Stream. For a few other
 * methods, like stream(Iterable), we have to rely on users not to call them without library
 * desugaring.
 */
@IgnoreJRERequirement
public final class Streams {
  /**
   * Returns a sequential {@link Stream} of the contents of {@code iterable}, delegating to {@link

Sie können den Typ eines Pfad-Parameters in der Argumentliste der Funktion deklarieren, mit Standard-Python-Typannotationen:

{* ../../docs_src/path_params/tutorial002_py310.py hl[7] *}

In diesem Fall wird `item_id` als `int` deklariert, also als Ganzzahl.

/// check | Testen

Dadurch erhalten Sie Editor-Unterstützung innerhalb Ihrer Funktion, mit Fehlerprüfungen, Codevervollständigung, usw.

///

# Debugging { #debugging }

Sie können den Debugger in Ihrem Editor verbinden, zum Beispiel mit Visual Studio Code oder PyCharm.

## `uvicorn` aufrufen { #call-uvicorn }

Importieren und führen Sie `uvicorn` direkt in Ihrer FastAPI-Anwendung aus:

{* ../../docs_src/debugging/tutorial001_py310.py hl[1,15] *}

### Über `__name__ == "__main__"` { #about-name-main }

   *       </ul>
   *   <li>another java.util.Map delegate implementation. In most modern JDKs, normal java.util hash
   *       collections intelligently fall back to a binary search tree if hash table collisions are
   *       detected. Rather than going to all the trouble of reimplementing this ourselves, we
   *       simply switch over to use the JDK implementation wholesale if probable hash flooding is

   *       </ul>
   *   <li>another java.util.Map delegate implementation. In most modern JDKs, normal java.util hash
   *       collections intelligently fall back to a binary search tree if hash table collisions are
   *       detected. Rather than going to all the trouble of reimplementing this ourselves, we
   *       simply switch over to use the JDK implementation wholesale if probable hash flooding is

Sie möchten den externen Anbieter wahrscheinlich einmal testen, ihn aber nicht unbedingt bei jedem weiteren ausgeführten Test aufrufen.

In diesem Fall können Sie die Abhängigkeit, die diesen Anbieter aufruft, überschreiben und eine benutzerdefinierte Abhängigkeit verwenden, die einen Mock-Benutzer zurückgibt, nur für Ihre Tests.

**„Dependency Injection“** bedeutet in der Programmierung, dass es für Ihren Code (in diesem Fall Ihre *Pfadoperation-Funktionen*) eine Möglichkeit gibt, Dinge zu deklarieren, die er verwenden möchte und die er zum Funktionieren benötigt: „Abhängigkeiten“ – „Dependencies“.