## Probando localmente con Traefik { #testing-locally-with-traefik }

Puedes ejecutar fácilmente el experimento localmente con un prefijo de path eliminado usando [Traefik](https://docs.traefik.io/).

[Descarga Traefik](https://github.com/containous/traefik/releases), es un archivo binario único, puedes extraer el archivo comprimido y ejecutarlo directamente desde la terminal.

![GitHub Release](https://img.shields.io/github/v/release/codelibs/fess)

## Resumen

Fess es un servidor de búsqueda empresarial muy potente y fácil de desplegar. Puedes instalar y ejecutar Fess rápidamente en cualquier plataforma que sea capaz de ejecutar el entorno de ejecución de Java (Java Runtime Environment). Fess se distribuye bajo la [Licencia Apache 2.0](LICENSE).

///

Primero, creamos una clase `GzipRequest`, que sobrescribirá el método `Request.body()` para descomprimir el request body si hay un header apropiado.

Si no hay `gzip` en el header, no intentará descomprimir el request body.

Si quieres asegurar tu API, hay varias cosas mejores que puedes hacer, por ejemplo:

* Asegúrate de tener modelos Pydantic bien definidos para tus request bodies y responses.
* Configura los permisos y roles necesarios usando dependencias.

# Dependencias Globales { #global-dependencies }

Para algunos tipos de aplicaciones, podrías querer agregar dependencias a toda la aplicación.

Similar a como puedes [agregar `dependencies` a los *path operation decorators*](dependencies-in-path-operation-decorators.md), puedes agregarlos a la aplicación de `FastAPI`.

En ese caso, se aplicarán a todas las *path operations* en la aplicación:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial012_an_py310.py hl[17] *}

Pero si por alguna razón tus clientes dependen del comportamiento anterior, puedes volver a él sobrescribiendo el método `make_not_authenticated_error` en tus clases de seguridad.

Por ejemplo, puedes crear una subclase de `HTTPBearer` que devuelva un error `403 Forbidden` en lugar del `401 Unauthorized` por defecto:

Puedes usar herramientas simples como `htop` para ver la CPU y RAM utilizadas en tu servidor o la cantidad utilizada por cada proceso. O puedes usar herramientas de monitoreo más complejas, que pueden estar distribuidas a través de servidores, etc.

## Resumen { #recap }

# Incluyendo WSGI - Flask, Django, otros { #including-wsgi-flask-django-others }

Puedes montar aplicaciones WSGI como viste con [Sub Aplicaciones - Mounts](sub-applications.md), [Detrás de un Proxy](behind-a-proxy.md).

Para eso, puedes usar el `WSGIMiddleware` y usarlo para envolver tu aplicación WSGI, por ejemplo, Flask, Django, etc.

## Usando `WSGIMiddleware` { #using-wsgimiddleware }

/// info | Información

Puedes usar `jsonable_encoder` para eso.

Recibe un objeto, como un modelo de Pydantic, y devuelve una versión compatible con JSON:

{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}

En este ejemplo, convertiría el modelo de Pydantic a un `dict`, y el `datetime` a un `str`.

El archivo `test_main.py` tendría los tests para `main.py`, podría verse así ahora:

{* ../../docs_src/async_tests/app_a_py310/test_main.py *}

## Ejecútalo { #run-it }

Puedes ejecutar tus tests como de costumbre vía:

<div class="termy">

```console
$ pytest

---> 100%
```

</div>

## En Detalle { #in-detail }