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:

das
à
seu
sua
ou
quando
muito
nos
já
eu
também
só
pelo
pela
até
isso
ela
entre
depois
sem
mesmo
aos
seus
quem
nas
me
esse
eles
você
essa
num
nem
suas
meu
às
minha
numa
pelos
elas
qual
nós
lhe
deles
essas
esses
pelas
este
dele
tu
te
vocês
vos
lhes
meus
minhas
teu
tua

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_

E então monte isso sob um path.

{* ../../docs_src/wsgi/tutorial001_py39.py hl[2:3,3] *}

## Confira { #check-it }

Agora, todas as requisições sob o path `/v1/` serão manipuladas pela aplicação 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

{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py39.py hl[13:14,25:26] *}

### Sobrescrever o método { #override-the-method }

Agora, você pode substituir o método `.openapi()` pela sua nova função.

{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py39.py hl[29] *}

### Verificar { #check-it }

* dados do cliente para serem enviados através da rede
* dados enviados pelo seu programa serem recebidos pelo cliente através da rede
* conteúdo de um arquivo no disco ser lido pelo sistema e entregue ao seu programa
* conteúdo que seu programa deu ao sistema para ser escrito no disco
* uma operação em uma API remota
* uma operação no banco de dados finalizar
* uma solicitação no banco de dados retornar o resultado

* Ele pega cada **requisição** que chega ao seu aplicativo.
* Ele pode então fazer algo com essa **requisição** ou executar qualquer código necessário.
* Então ele passa a **requisição** para ser processada pelo resto do aplicativo (por alguma *operação de rota*).
* Ele então pega a **resposta** gerada pelo aplicativo (por alguma *operação de rota*).

Esses proxies podem lidar com certificados HTTPS e outras coisas.

## Headers Encaminhados pelo Proxy { #proxy-forwarded-headers }

Um **proxy** na frente da sua aplicação normalmente definiria alguns headers dinamicamente antes de enviar as requisições para o seu **servidor**, para informar ao servidor que a requisição foi **encaminhada** pelo proxy, informando a URL original (pública), incluindo o domínio, que está usando HTTPS, etc.

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[13] *}

Vamos focar nos parâmetros declarados:

* Mesmo que essa função seja uma dependência ("dependable") por si mesma, ela também declara uma outra dependência (ela "depende" de outra coisa).
    * Ela depende do `query_extractor`, e atribui o valor retornado pela função ao parâmetro `q`.

Em alguns casos, você pode querer sobrescrever a lógica usada pelas classes `Request` e `APIRoute`.

Em particular, isso pode ser uma boa alternativa para uma lógica em um middleware.

Por exemplo, se você quiser ler ou manipular o corpo da requisição antes que ele seja processado pela sua aplicação.

/// danger | Cuidado

Isso é um recurso "avançado".