resolver el problema por ti mismo antes de preguntar. Y en GitHub puedo asegurarme de responder siempre todo, incluso si lleva tiempo. No puedo hacer eso personalmente con los sistemas de chat. 😅

Las conversaciones en los sistemas de chat tampoco son tan fácilmente buscables como en GitHub, por lo que las preguntas y respuestas podrían perderse en la conversación. Y solo las que están en GitHub cuentan para convertirse en un [FastAPI Expert](fastapi-people.md#fastapi-experts){.internal-link...

Esto significa que el sistema debería buscar programas en los directorios:

* `C:\Program Files\Python312\Scripts`
* `C:\Program Files\Python312`
* `C:\Windows\System32`

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Cuando escribes un **comando** en la terminal, el sistema operativo **busca** el programa en **cada uno de esos directorios** listados en la variable de entorno `PATH`.

### TLS con Extensión SNI { #tls-with-sni-extension }

**Solo un proceso** en el servidor puede estar escuchando en un **puerto** específico en una **dirección IP** específica. Podría haber otros procesos escuchando en otros puertos en la misma dirección IP, pero solo uno para cada combinación de dirección IP y puerto.

TLS (HTTPS) utiliza el puerto específico `443` por defecto. Así que ese es el puerto que necesitaríamos.

Como la dependencia `get_current_active_user` tiene como sub-dependencia a `get_current_user`, el scope `"me"` declarado en `get_current_active_user` se incluirá en la lista de scopes requeridos en el `security_scopes.scopes` pasado a `get_current_user`.

La *path operation* en sí también declara un scope, `"items"`, por lo que esto también estará en la lista de `security_scopes.scopes` pasado a `get_current_user`.

Si quieres llamar a funciones `async` en tus pruebas además de enviar requests a tu aplicación FastAPI (por ejemplo, funciones asincrónicas de bases de datos), echa un vistazo a las [Pruebas Asincrónicas](../advanced/async-tests.md){.internal-link target=_blank} en el tutorial avanzado.

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## Separando pruebas { #separating-tests }

En una aplicación real, probablemente tendrías tus pruebas en un archivo diferente.

Ahora sabes que cuando las necesites puedes usarlas en **FastAPI**.

### Pydantic v1 `regex` en lugar de `pattern` { #pydantic-v1-regex-instead-of-pattern }

Antes de la versión 2 de Pydantic y antes de FastAPI 0.100.0, el parámetro se llamaba `regex` en lugar de `pattern`, pero ahora está en desuso.

Todavía podrías ver algo de código que lo usa:

//// tab | Pydantic v1

Antes de profundizar en el sistema de **Inyección de Dependencias**, vamos a mejorar el ejemplo anterior.

## Un `dict` del ejemplo anterior { #a-dict-from-the-previous-example }

En el ejemplo anterior, estábamos devolviendo un `dict` de nuestra dependencia ("dependable"):

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}

Pero luego obtenemos un `dict` en el parámetro `commons` de la *path operation function*.

* Luego devuelve la **response**.

/// note | Detalles Técnicos

Si tienes dependencias con `yield`, el código de salida se ejecutará *después* del middleware.

Si hubiera tareas en segundo plano (cubiertas en la sección [Tareas en segundo plano](background-tasks.md){.internal-link target=_blank}, lo verás más adelante), se ejecutarán *después* de todo el middleware.

///

## Crear un middleware { #create-a-middleware }

# Clase personalizada de Request y APIRoute { #custom-request-and-apiroute-class }

En algunos casos, puede que quieras sobrescribir la lógica utilizada por las clases `Request` y `APIRoute`.

En particular, esta puede ser una buena alternativa a la lógica en un middleware.

Por ejemplo, si quieres leer o manipular el request body antes de que sea procesado por tu aplicación.

/// danger | Advertencia

Esta es una funcionalidad "avanzada".

**FastAPI** sabe qué hacer en cada caso y cómo reutilizar el mismo objeto, de modo que todas las tareas en segundo plano se combinan y ejecutan en segundo plano después:

{* ../../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.