* Ele expõe um objeto python <a href="https://docs.python.org/3/library/tempfile.html#tempfile.SpooledTemporaryFile" class="external-link" target="_blank">`SpooledTemporaryFile`</a> que você pode passar diretamente para outras bibliotecas que esperam um objeto semelhante a um arquivo("file-like").

### `UploadFile`

`UploadFile` tem os seguintes atributos:

# Resposta Personalizada - HTML, Stream, File e outras

Por padrão, o **FastAPI** irá retornar respostas utilizando `JSONResponse`.

Mas você pode sobrescrever esse comportamento utilizando `Response` diretamente, como visto em [Retornando uma Resposta Diretamente](response-directly.md){.internal-link target=_blank}.

{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial002_an_py310.py ln[7:9] hl[7:9] *}

#### `Hero` - o *modelo de tabela*

Em seguida, vamos criar `Hero`, o verdadeiro *modelo de tabela*, com os **campos extras** que nem sempre estão nos outros modelos:

* `id`
* `secret_name`

Como `Hero` herda de `HeroBase`, ele **também** tem os **campos** declarados em `HeroBase`, então todos os campos para `Hero` são:

* `id`
* `name`

E todas elas usarão a mesma conexão WebSocket.

## Usando `Depends` e outros

Nos endpoints WebSocket você pode importar do `fastapi` e usar:

* `Depends`
* `Security`
* `Cookie`
* `Header`
* `Path`
* `Query`

Eles funcionam da mesma forma que para outros endpoints FastAPI/*operações de rota*:

{*../../docs_src/websockets/tutorial002_an_py310.py hl[68:69,82]*}

Mas você também pode fornecer outros `servers` alternativos, por exemplo, se quiser que a *mesma* interface de documentação interaja com ambientes de staging e produção.

Se você passar uma lista personalizada de `servers` e houver um `root_path` (porque sua API está atrás de um proxy), o **FastAPI** inserirá um "server" com esse `root_path` no início da lista.

Por exemplo:

## Outros middlewares

Há muitos outros middlewares ASGI.

Por exemplo:

* <a href="https://github.com/encode/uvicorn/blob/master/uvicorn/middleware/proxy_headers.py" class="external-link" target="_blank">Uvicorn's `ProxyHeadersMiddleware`</a>

    if (size > 0) {
      int minCopiesOfEachGoodQuery = numGoodQueries / size;
      int extras = numGoodQueries % size;

      for (int i = 0; i < minCopiesOfEachGoodQuery; i++) {
        queryList.addAll(elementsInSet);
      }
      List<Element> tmp = Lists.newArrayList(elementsInSet);
      shuffle(tmp, random);
      queryList.addAll(tmp.subList(0, extras));
    }

    // now add bad queries
    while (queryList.size() < numQueries) {

    if (size > 0) {
      int minCopiesOfEachGoodQuery = numGoodQueries / size;
      int extras = numGoodQueries % size;

      for (int i = 0; i < minCopiesOfEachGoodQuery; i++) {
        queryList.addAll(elementsInSet);
      }
      List<Element> tmp = Lists.newArrayList(elementsInSet);
      shuffle(tmp, random);
      queryList.addAll(tmp.subList(0, extras));
    }

    // now add bad queries
    while (queryList.size() < numQueries) {

		</antcall>
		<!-- mapper-extras -->
		<antcall target="install.module">
			<param name="repo.url" value="${maven.release.repo.url}" />
			<param name="module.groupId" value="org/codelibs/opensearch/module" />
			<param name="module.name.prefix" value="" />
			<param name="module.name" value="mapper-extras" />
			<param name="module.version" value="${opensearch.version}" />

n'avez pas besoin que ces traitements aient lieu dans le même process (par exemple, pas besoin de partager la mémoire, les variables, etc.), il peut s'avérer profitable d'utiliser des outils plus importants tels que <a href="https://docs.celeryq.dev" class="external-link" target="_blank">Celery</a>.

Ces outils nécessitent généralement des configurations plus complexes ainsi qu'un gestionnaire de queue de message, comme RabbitMQ ou Redis, mais ils permettent d'exécuter des tâches d'arrière-plan...