Nós criamos uma função assíncrona `lifespan()` com `yield` assim:

{* ../../docs_src/events/tutorial003_py39.py hl[16,19] *}

Aqui estamos simulando a operação de *inicialização* custosa de carregar o modelo, colocando a (falsa) função do modelo no dicionário com modelos de machine learning antes do `yield`. Esse código será executado **antes** de a aplicação **começar a receber requisições**, durante a *inicialização*.

                        saveBuffer();
                        const promptStart = line.indexOf(promptLiteralStart);
                        if (promptStart === -1) {
                            console.error("Custom prompt found but no end delimiter", line)
                        }
                        const prompt = line.slice(0, promptStart).replace(customPromptLiteralStart, "")

## Обработка пользовательского кодирования тела запроса { #handling-custom-request-body-encodings }

Посмотрим как использовать пользовательский подкласс `Request` для распаковки gzip-запросов.

И подкласс `APIRoute`, чтобы использовать этот пользовательский класс запроса.

### Создать пользовательский класс `GzipRequest` { #create-a-custom-gziprequest-class }

/// tip | Совет

## Manejo de codificaciones personalizadas de request body { #handling-custom-request-body-encodings }

Veamos cómo hacer uso de una subclase personalizada de `Request` para descomprimir requests gzip.

Y una subclase de `APIRoute` para usar esa clase de request personalizada.

### Crear una clase personalizada `GzipRequest` { #create-a-custom-gziprequest-class }

/// tip | Consejo

* Automatically logging all request bodies.

## Handling custom request body encodings { #handling-custom-request-body-encodings }

Let's see how to make use of a custom `Request` subclass to decompress gzip requests.

And an `APIRoute` subclass to use that custom request class.

### Create a custom `GzipRequest` class { #create-a-custom-gziprequest-class }

/// tip

## Handhaben von benutzerdefinierten Requestbody-Kodierungen { #handling-custom-request-body-encodings }

Sehen wir uns an, wie Sie eine benutzerdefinierte `Request`-Unterklasse verwenden, um gzip-Requests zu dekomprimieren.

Und eine `APIRoute`-Unterklasse zur Verwendung dieser benutzerdefinierten Requestklasse.

### Eine benutzerdefinierte `GzipRequest`-Klasse erstellen { #create-a-custom-gziprequest-class }

/// tip | Tipp

The same as when using a custom CDN, the first step is to disable the automatic docs, as those use the CDN by default.

To disable them, set their URLs to `None` when creating your `FastAPI` app:

{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py39.py hl[9] *}

### Include the custom docs for static files { #include-the-custom-docs-for-static-files }

## Manipulando codificações de corpo de requisição personalizadas { #handling-custom-request-body-encodings }

Vamos ver como usar uma subclasse personalizada de `Request` para descomprimir requisições gzip.

E uma subclasse de `APIRoute` para usar essa classe de requisição personalizada.

### Criar uma classe `GzipRequest` personalizada { #create-a-custom-gziprequest-class }

/// tip | Dica

# Statische Assets der Dokumentationsoberfläche (Selbst-Hosting) { #custom-docs-ui-static-assets-self-hosting }

Die API-Dokumentation verwendet **Swagger UI** und **ReDoc**, und jede dieser Dokumentationen benötigt einige JavaScript- und CSS-Dateien.

通过返回函数 `generate_html_response()` 的调用结果，你已经返回一个重载 **FastAPI** 默认行为的 `Response` 对象，

但如果你在 `response_class` 中也传入了 `HTMLResponse`，**FastAPI** 会知道如何在 OpenAPI 和交互式文档中使用 `text/html` 将其文档化为 HTML。

<img src="/img/tutorial/custom-response/image01.png">

## 可用响应

这里有一些可用的响应。

要记得你可以使用 `Response` 来返回任何其他东西，甚至创建一个自定义的子类。

/// note | 技术细节

你也可以使用 `from starlette.responses import HTMLResponse`。