O middleware não precisa ser feito para o FastAPI ou Starlette para funcionar, desde que siga a especificação ASGI.

No geral, os middlewares ASGI são classes que esperam receber um aplicativo ASGI como o primeiro argumento.

Então, na documentação de middlewares ASGI de terceiros, eles provavelmente dirão para você fazer algo como:

```Python
from unicorn import UnicornMiddleware

Então você pode definir os cabeçalhos nesse objeto de resposta *temporário*.

{* ../../docs_src/response_headers/tutorial002.py hl[1,7:8] *}

Em seguida você pode retornar qualquer objeto que precisar, da maneira que faria normalmente (um `dict`, um modelo de banco de dados, etc.).

Se você declarou um `response_model`, ele ainda será utilizado para filtrar e converter o objeto que você retornou.

_Templates_, embora tipicamente venham com alguma configuração específica, são desenhados para serem flexíveis e customizáveis. Isso permite que você os modifique e adapte para as especificações do seu projeto, fazendo-os um excelente ponto de partida. 🏁

Você pode usar esse _template_ para começar, já que ele inclui várias configurações iniciais, segurança, banco de dados, e alguns _endpoints_ de API já feitos para você.

También puedes ver que muestra el **PID** de cada proceso, `27365` para el proceso padre (este es el **gestor de procesos**) y uno para cada worker process: `27368`, `27369`, `27370`, y `27367`.

## Conceptos de Despliegue

Aquí viste cómo usar múltiples **workers** para **paralelizar** la ejecución de la aplicación, aprovechar los **múltiples núcleos** del CPU, y poder servir **más requests**.

/// info | Información

En la versión 1 de Pydantic el método para obtener el esquema JSON para un modelo se llamaba `Item.schema()`, en la versión 2 de Pydantic, el método se llama `Item.model_json_schema()`.

///

Sin embargo, aunque no estamos usando la funcionalidad integrada por defecto, aún estamos usando un modelo Pydantic para generar manualmente el esquema JSON para los datos que queremos recibir en YAML.

    * `description`: un `str` con una breve descripción para la documentación externa.
    * `url` (**requerido**): un `str` con la URL para la documentación externa.

### Crear metadata para etiquetas

Probemos eso en un ejemplo con etiquetas para `users` y `items`.

Crea metadata para tus etiquetas y pásala al parámetro `openapi_tags`:

{* ../../docs_src/metadata/tutorial004.py hl[3:16,18] *}

No obstante, podrías tener un caso de uso muy específico donde realmente necesites desactivar la documentación de la API para algún entorno (por ejemplo, para producción) o dependiendo de configuraciones de variables de entorno.

## OpenAPI condicional desde configuraciones y variables de entorno

Puedes usar fácilmente las mismas configuraciones de Pydantic para configurar tu OpenAPI generado y las interfaces de usuario de la documentación.

Por ejemplo:

# Testando WebSockets

Você pode usar o mesmo `TestClient` para testar WebSockets.

Para isso, você utiliza o `TestClient` dentro de uma instrução `with`, conectando com o WebSocket:

{* ../../docs_src/app_testing/tutorial002.py hl[27:31] *}

/// note | Nota

Para mais detalhes, confira a documentação do Starlette para <a href="https://www.starlette.io/testclient/#testing-websocket-sessions" class="external-link" target="_blank">testar WebSockets</a>.

O [Tutorial - Guia de Usuário](../tutorial/index.md){.internal-link target=_blank} deve ser o suficiente para dar a você um tour por todos os principais recursos do **FastAPI**.

Na próxima seção você verá outras opções, configurações, e recursos adicionais.

/// tip | Dica

As próximas seções **não são necessáriamente "avançadas"**

E é possível que para seu caso de uso, a solução esteja em uma delas.

///

## Leia o Tutorial primeiro

Você também pode criar uma variável de ambiente apenas para uma **invocação específica do programa**, que só está disponível para aquele programa e apenas pela duração dele.

Para fazer isso, crie-a na mesma linha, antes do próprio programa:

<div class="termy">

```console