{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial002_an_py310.py hl[13,15,22,25] *}

En este ejemplo, los mensajes se escribirán en el archivo `log.txt` *después* de que se envíe el response.

Si hay un query en el request, se escribirá en el log en una tarea en segundo plano.

{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial002.py hl[13,15,22,25] *}

Neste exemplo, as mensagens serão gravadas no arquivo `log.txt` _após_ o envio da resposta.

Se houver uma consulta na solicitação, ela será gravada no log em uma tarefa em segundo plano.

Declara un parámetro de query opcional `q` como un `str`, y luego simplemente lo devuelve.

Esto es bastante simple (no muy útil), pero nos ayudará a centrarnos en cómo funcionan las sub-dependencias.

## Segunda dependencia, "dependable" y "dependant"

Luego puedes crear otra función de dependencia (un "dependable") que al mismo tiempo declare una dependencia propia (por lo que también es un "dependant"):

Esse código declara um parâmetro de consulta opcional, `q`, com o tipo `str`, e então retorna esse parâmetro.

Isso é bastante simples (e não muito útil), mas irá nos ajudar a focar em como as subdependências funcionam.

## Segunda dependência, "injetável" e "dependente"

Então, você pode criar uma outra função para uma dependência (um "injetável") que ao mesmo tempo declara sua própria dependência (o que faz dela um "dependente" também):

Por exemplo, no Visual Studio Code, você pode:

* Ir para o painel "Debug".
* "Add configuration...".
* Selecionar "Python"
* Executar o depurador com a opção "`Python: Current File (Integrated Terminal)`".

Em seguida, ele iniciará o servidor com seu código **FastAPI**, parará em seus pontos de interrupção, etc.

Veja como pode parecer:

<img src="/img/tutorial/debugging/image01.png">

---

Se você usar o Pycharm, você pode:

#### Ein „professioneller“ Angriff

Natürlich würden die Angreifer das alles nicht von Hand versuchen, sondern ein Programm dafür schreiben, möglicherweise mit Tausenden oder Millionen Tests pro Sekunde. Und würden jeweils nur einen zusätzlichen richtigen Buchstaben erhalten.

Para isso, você pode utilizar o `WSGIMiddleware` para encapsular a sua aplicação WSGI, como por exemplo Flask, Django, etc.

## Usando o `WSGIMiddleware`

Você precisa importar o `WSGIMiddleware`.

Em seguinda, encapsular a aplicação WSGI (e.g. Flask) com o middleware.

E então **"montar"** em um caminho de rota.

{* ../../docs_src/wsgi/tutorial001.py hl[2:3,23] *}

## Conferindo

Primeiro, crie a aplicação principal, de nível superior, **FastAPI**, e suas *operações de rota*:

{* ../../docs_src/sub_applications/tutorial001.py hl[3,6:8] *}

### Sub-aplicação

Em seguida, crie sua sub-aplicação e suas *operações de rota*.

Essa sub-aplicação é apenas outra aplicação FastAPI padrão, mas esta é a que será "montada":

{* ../../docs_src/sub_applications/tutorial001.py hl[11,14:16] *}

* Então ele retorna a **resposta**.

/// note | Detalhes técnicos

Se você tiver dependências com `yield`, o código de saída será executado *depois* do middleware.

Se houver alguma tarefa em segundo plano (documentada posteriormente), ela será executada *depois* de todo o middleware.

///

## Criar um middleware

Para criar um middleware, use o decorador `@app.middleware("http")` logo acima de uma função.

## Problemas/Preguntas

[discuss.codelibs.org](https://discuss.codelibs.org/c/FessEN/)

## Cómo Empezar

Hay dos maneras de probar Fess. La primera es descargar e instalarlo tú mismo. La segunda es usar [Docker](https://www.docker.com/products/docker-engine).

### Descargar e Instalar/Ejecutar