* `minimum_size` - No comprimir con GZip responses que sean más pequeñas que este tamaño mínimo en bytes. Por defecto es `500`.
* `compresslevel` - Usado durante la compresión GZip. Es un entero que varía de 1 a 9. Por defecto es `9`. Un valor más bajo resulta en una compresión más rápida pero archivos más grandes, mientras que un valor más alto resulta en una compresión más lenta pero archivos más pequeños.

## Otros middlewares { #other-middlewares }

///

## Orden de ejecución con múltiples middlewares { #multiple-middleware-execution-order }

Cuando añades múltiples middlewares usando ya sea el decorador `@app.middleware()` o el método `app.add_middleware()`, cada nuevo middleware envuelve la aplicación, formando un stack. El último middleware añadido es el más externo, y el primero es el más interno.

Antes da versão 2 do Pydantic e antes do FastAPI 0.100.0, o parâmetro se chamava `regex` em vez de `pattern`, mas agora está descontinuado.

Você ainda pode ver algum código usando isso:

//// tab | Pydantic v1

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial004_regex_an_py310.py hl[11] *}

////

Mas saiba que isso está descontinuado e deve ser atualizado para usar o novo parâmetro `pattern`. 🤓

El más común es el flujo implícito.

El más seguro es el flujo de código, pero es más complejo de implementar ya que requiere más pasos. Como es más complejo, muchos proveedores terminan sugiriendo el flujo implícito.

/// note | Nota

Mas aqui está o ponto principal.

O código relacionado à segurança e à injeção de dependências é escrito apenas uma vez.

E você pode torná-lo tão complexo quanto quiser. E ainda assim, tê-lo escrito apenas uma vez, em um único lugar. Com toda a flexibilidade.

Mas você pode ter milhares de endpoints (*operações de rota*) usando o mesmo sistema de segurança.

É por isso que neste exemplo temos que declará-lo no parâmetro `response_model`.

...mas continue lendo abaixo para ver como superar isso.

## Tipo de Retorno e Filtragem de Dados { #return-type-and-data-filtering }

Vamos continuar do exemplo anterior. Queríamos **anotar a função com um tipo**, mas queríamos poder retornar da função algo que realmente incluísse **mais dados**.

Como `item.model_dump(exclude_unset=True)`.

/// info | Informação

No Pydantic v1, o método que era chamado `.dict()` e foi descontinuado (mas ainda suportado) no Pydantic v2. Agora, deve-se usar o método `.model_dump()`.

Os exemplos aqui usam `.dict()` para compatibilidade com o Pydantic v1, mas você deve usar `.model_dump()` a partir do Pydantic v2.

///

Todos os mesmos `parameters`, `responses`, `dependencies`, `tags`, etc.

/// tip | Dica

Neste exemplo, a variável é chamada de `router`, mas você pode nomeá-la como quiser.

///

Vamos incluir este `APIRouter` na aplicação principal `FastAPI`, mas primeiro, vamos verificar as dependências e outro `APIRouter`.

## Dependências { #dependencies }

E a especificação diz que os campos devem ser nomeados assim. Portanto, `user-name` ou `email` não funcionariam.

Mas não se preocupe, você pode mostrá-lo como quiser aos usuários finais no frontend.

E seus modelos de banco de dados podem usar qualquer outro nome que você desejar.

## Dependencias para grupos de *path operations* { #dependencies-for-groups-of-path-operations }