Mas esse exemplo ainda é valido e mostra como interagir com os componentes internos.

///

Também podemos usar essa mesma abordagem para acessar o corpo da requisição em um manipulador de exceção.

Tudo que precisamos fazer é manipular a requisição dentro de um bloco `try`/`except`:

```Python hl_lines="13  15"
{!../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial002.py!}
```

```

## Outros middlewares

Mais tarde, você pode ler mais sobre outros middlewares no [Guia do usuário avançado: Middleware avançado](../advanced/middleware.md){.internal-link target=_blank}.

/// info | "Informação"

Você pode ler mais sobre o manipulador `lifespan` do Starlette na <a href="https://www.starlette.io/lifespan/" class="external-link" target="_blank">Documentação do Lifespan Starlette</a>.

Incluindo como manipular estado do lifespan que pode ser usado em outras áreas do seu código.

///

## Sub Aplicações

Digamos que você tenha uma exceção customizada `UnicornException` que você (ou uma biblioteca que você use) precise lançar (`raise`).

Nesse cenário, se você precisa manipular essa exceção de modo global com o FastAPI, você pode adicionar um manipulador de exceção customizada com `@app.exception_handler()`.

```Python hl_lines="5-7  13-18  24"
{!../../docs_src/handling_errors/tutorial003.py!}
```

///

## Outro módulo com `APIRouter`

Digamos que você também tenha os endpoints dedicados a manipular "itens" do seu aplicativo no módulo em `app/routers/items.py`.

Você tem *operações de rota* para:

* `/items/`
* `/items/{item_id}`

É tudo a mesma estrutura de `app/routers/users.py`.

Mas em muitos casos, você desejará executar vários processos de trabalho ao mesmo tempo.

### Processos Múltiplos - Trabalhadores

Se você tiver mais clientes do que um único processo pode manipular (por exemplo, se a máquina virtual não for muito grande) e tiver **vários núcleos** na CPU do servidor, você poderá ter **vários processos** em execução com o mesmo aplicativo ao mesmo tempo e distribuir todas as solicitações entre eles.

Lá você pode definir:

* O "Item ID", usado na rota.
* O "Token" usado como um parâmetro de consulta.

/// tip | Dica

Perceba que a consulta `token` será manipulada por uma dependência.

///

Com isso você pode conectar o WebSocket e então enviar e receber mensagens:

<img src="/img/tutorial/websockets/image05.png">

## Lidando com desconexões e múltiplos clientes

Isso foi modificado na versão 0.110.0 para consertar o consumo de memória não controlado das exceções relançadas automaticamente sem um manipulador (erros internos do servidor), e para manter o comportamento consistente com o código Python tradicional.

```Python hl_lines="2-3  23"
{!../../docs_src/wsgi/tutorial001.py!}
```

## Conferindo

Agora todas as requisições sob o caminho `/v1/` serão manipuladas pela aplicação utilizando Flask.

E o resto será manipulado pelo **FastAPI**.

Se você rodar a aplicação e ir até <a href="http://localhost:8000/v1/" class="external-link" target="_blank">http://localhost:8000/v1/</a>, você verá o retorno do Flask:

```txt
Hello, World from Flask!

import org.gradle.api.tasks.PathSensitive
import org.gradle.api.tasks.PathSensitivity
import java.io.File


/**
 * Abstract base class for [Task][org.gradle.api.Task]s that verify and manipulate the given accepted API changes file.
 */
@CacheableTask
abstract class AbstractAcceptedApiChangesMaintenanceTask : DefaultTask() {

    /**
     * A directory that contains jsons with accepted API changes.