* plug-ins: plug-ins (do not translate to "complementos" or "extensiones")
* full stack: full stack (do not translate to "pila completa")
* full-stack: full-stack (do not translate to "de pila completa")
* stack: stack (do not translate to "pila")
* loop (as in async loop): loop (do not translate to "bucle" or "ciclo")
* hard dependencies: dependencias obligatorias (do not translate to "dependencias duras")

labels.backup_bulk_file=Archivo masivo
labels.backup_button_upload=Subir
labels.process_time_is_exceeded=Se ha superado el tiempo de espera de la búsqueda. Los resultados mostrados pueden ser parciales.
labels.user_given_name=Nombre de pila
labels.givenName=Nombre (dado)
labels.user_surname=Apellido
labels.surame=Apellido
labels.user_mail=Dirección de correo electrónico
labels.mail=Dirección de correo electrónico

///

---

Imagine que você seja o computador / programa 🤖 nessa história.

Enquanto você está na fila, você está somente ocioso 😴, esperando por sua vez, sem fazer nada muito "produtivo". Mas a fila é rápida porque o caixa só está pegando os pedidos (não os preparando), então está tudo bem.

piacenza.it
picard.replit.dev
pics
pictet
pictures
pid
piedmont.it
piemonte.it
pigboat.jp
pike.replit.dev
pila.pl
pilot.aero
pimienta.org
pin
pinb.gov.pl
ping
pink
pinoko.jp
pioneer
pippu.hokkaido.jp
pisa.it
pistoia.it
pisz.pl
piw.gov.pl
pixolino.com
pizza
pk
pl
pl.eu.org
pl.ua
place
platform0.app

* A `request`.
* Uma função `call_next` que receberá o `request` como um parâmetro.
    * Esta função passará a `request` para a *operação de rota* correspondente.
    * Então ela retorna a `response` gerada pela *operação de rota* correspondente.
* Você pode então modificar ainda mais o `response` antes de retorná-lo.

{* ../../docs_src/middleware/tutorial001_py310.py hl[8:9,11,14] *}

/// tip | Dica

									href="/search?q=${f:u(q)}&ex_q=label%3a${f:u(countEntry.key)}&sdh=${f:u(fe:sdh(sdh))}${fe:pagingQuery(null)}${fe:facetQuery()}${fe:geoQuery()}">
										${f:h(fe:label(countEntry.key))}
										<span class="badge rounded-pill text-bg-secondary float-end">${f:h(countEntry.value)}</span>
								</la:link></li>
						</c:if>
					</c:forEach>
				</ul>
			</c:if>
		</c:forEach>

Você também pode usar `url_for()` dentro do template, ele recebe como argumentos os mesmos argumentos que seriam usados pela sua *path operation function*.

Logo, a seção com:

{% raw %}

```jinja
<a href="{{ url_for('read_item', id=id) }}">
```

{% endraw %}

...irá gerar um link para a mesma URL que será tratada pela *path operation function* `read_item(id=id)`.

Por exemplo, com um ID de `42`, isso renderizará:

Especificamente, observa-se Uvicorn, Starlette e FastAPI comparados juntos (entre muitas outras ferramentas).

Quanto mais simples o problema resolvido pela ferramenta, melhor a performance que ela terá. E a maioria dos _benchmarks_ não testam as características adicionais fornecidas pela ferramenta.

A hierarquia segue assim:

* **Uvicorn**: um servidor ASGI
    * **Starlette**: (utiliza Uvicorn) um _microframework web_

								<i class="fa fa-filter" aria-hidden="true"></i>
								<la:message key="labels.chat_filter" />
								<span id="filterBadge" class="badge rounded-pill bg-primary d-none">0</span>
							</button>
							<button type="button" id="newChatBtn" class="btn btn-outline-secondary btn-sm" aria-label="<la:message key="labels.chat_new_chat" />">

									href="/search?q=${f:u(q)}&ex_q=label%3a${f:u(countEntry.key)}&sdh=${f:u(fe:sdh(sdh))}${fe:pagingQuery(null)}${fe:facetQuery()}${fe:geoQuery()}">
										${f:h(fe:label(countEntry.key))}
										<span class="badge rounded-pill text-bg-secondary float-end">${f:h(countEntry.value)}</span>
								</la:link></li>
						</c:if>
					</c:forEach>
				</ul>
			</c:if>
		</c:forEach>