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

frontend corriendo en tu navegador en `http://localhost:8080`, y su JavaScript está tratando de comunicarse con un backend corriendo en `http://localhost` (porque no especificamos un puerto, el navegador asumirá el puerto por defecto `80`).

Entonces, el navegador enviará un request HTTP `OPTIONS` al backend `:80`, y si el backend envía los headers apropiados autorizando la comunicación desde este origen diferente (`http://localhost:8080`), entonces el navegador `:8080` permitirá que el JavaScript...

### Worker Processes y Puertos { #worker-processes-and-ports }

Recuerda de la documentación [Sobre HTTPS](https.md){.internal-link target=_blank} que solo un proceso puede estar escuchando en una combinación de puerto y dirección IP en un servidor.

Esto sigue siendo cierto.

    address = ":9999"

[providers]
  [providers.file]
    filename = "routes.toml"
```

Esto le dice a Traefik que escuche en el puerto 9999 y que use otro archivo `routes.toml`.

/// tip | Consejo

Estamos utilizando el puerto 9999 en lugar del puerto HTTP estándar 80 para que no tengas que ejecutarlo con privilegios de administrador (`sudo`).

///

Ahora crea ese otro archivo `routes.toml`:

Ayuda mucho durante el **desarrollo**, pero **no** deberías usarla en **producción**.

///

## Conceptos de Despliegue { #deployment-concepts }

Estos ejemplos ejecutan el programa del servidor (por ejemplo, Uvicorn), iniciando **un solo proceso**, escuchando en todas las IPs (`0.0.0.0`) en un puerto predefinido (por ejemplo, `80`).

internos permitiría que el único **load balancer** que está escuchando en el **puerto** principal transmita la comunicación (requests) a posiblemente **múltiples contenedores** ejecutando tu aplicación.

Cada uno de estos contenedores ejecutando tu aplicación normalmente tendría **solo un proceso** (e.g., un proceso Uvicorn ejecutando tu aplicación FastAPI). Todos serían **contenedores idénticos**, ejecutando lo mismo, pero cada uno con su propio proceso, memoria, etc. De esa forma, aprovecharías...

Podrías hacer eso con `openapi_extra`:

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial006_py39.py hl[19:36, 39:40] *}

También significa que si obtienes datos del objeto `Request` directamente (por ejemplo, leyendo el cuerpo) no serán validados, convertidos o documentados (con OpenAPI, para la interfaz automática de usuario de la API) por FastAPI.

Aunque cualquier otro parámetro declarado normalmente (por ejemplo, el cuerpo con un modelo de Pydantic) seguiría siendo validado, convertido, anotado, etc.

Pero hay casos específicos donde es útil obtener el objeto `Request`.

* `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 }

Hay muchos otros middlewares ASGI.

Por ejemplo:

///

## Embeber un solo parámetro de cuerpo { #embed-a-single-body-parameter }

Supongamos que solo tienes un único parámetro de cuerpo `item` de un modelo Pydantic `Item`.

Por defecto, **FastAPI** esperará su cuerpo directamente.

Pero si deseas que espere un JSON con una clave `item` y dentro de ella los contenidos del modelo, como lo hace cuando declaras parámetros de cuerpo extra, puedes usar el parámetro especial `Body` `embed`: