Com ele, você pode usar o [pytest](https://docs.pytest.org/) diretamente com **FastAPI**.

## Usando `TestClient` { #using-testclient }

/// info | Informação

Para usar o `TestClient`, primeiro instale [`httpx`](https://www.python-httpx.org).

    * Esto será utilizado por la **documentación automática**.
    * También será utilizado por herramientas de generación automática de código de cliente.
* **Serializar** los datos devueltos a JSON usando Pydantic, que está escrito en **Rust**, por lo que será **mucho más rápido**.

Pero lo más importante:

* **Limitará y filtrará** los datos de salida a lo que se define en el tipo de retorno.

Asegúrate de crear un [entorno virtual](../virtual-environments.md), activarlo e instalar `jinja2`:

<div class="termy">

```console
$ pip install jinja2

---> 100%
```

</div>

## Usando `Jinja2Templates` { #using-jinja2templates }

* Importa `Jinja2Templates`.
* Crea un objeto `templates` que puedas reutilizar más tarde.
* Declara un parámetro `Request` en la *path operation* que devolverá una plantilla.

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_py310.py hl[7] *}

Mas tenha em mente que, se você usar `Annotated`, você não terá esse problema, não fará diferença, pois você não está usando valores padrão de parâmetros de função para `Query()` ou `Path()`.

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_an_py310.py *}

Aqui mostrarei como usar o **Uvicorn** com **processos de trabalho** usando o comando `fastapi` ou o comando `uvicorn` diretamente.

/// info | Informação

Se você estiver usando contêineres, por exemplo com Docker ou Kubernetes, falarei mais sobre isso no próximo capítulo: [FastAPI em contêineres - Docker](docker.md).

## Dependencias con `yield` y `except` { #dependencies-with-yield-and-except }

Si capturas una excepción usando `except` en una dependencia con `yield` y no la lanzas nuevamente (o lanzas una nueva excepción), FastAPI no podrá notar que hubo una excepción, al igual que sucedería con Python normal:

* Procesamiento de datos:
  * Por ejemplo, supongamos que recibes un archivo que debe pasar por un proceso lento, puedes devolver un response de "Accepted" (HTTP 202) y procesar el archivo en segundo plano.

## Usando `BackgroundTasks` { #using-backgroundtasks }

Primero, importa `BackgroundTasks` y define un parámetro en tu *path operation function* con una declaración de tipo de `BackgroundTasks`:

Para isso, você pode utilizar o `WSGIMiddleware` para encapsular a sua aplicação WSGI, como por exemplo Flask, Django, etc.

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

/// info | Informação

Isso requer instalar `a2wsgi`, por exemplo com `pip install a2wsgi`.

///

Você precisa importar o `WSGIMiddleware` de `a2wsgi`.

Está basado en [HTTPX](https://www.python-httpx.org), que a su vez está diseñado basado en Requests, por lo que es muy familiar e intuitivo.

Con él, puedes usar [pytest](https://docs.pytest.org/) directamente con **FastAPI**.

## Usando `TestClient` { #using-testclient }

/// info | Información

Para usar `TestClient`, primero instala [`httpx`](https://www.python-httpx.org).

# Migra de Pydantic v1 a Pydantic v2 { #migrate-from-pydantic-v1-to-pydantic-v2 }

Si tienes una app de FastAPI antigua, podrías estar usando Pydantic versión 1.

FastAPI versión 0.100.0 tenía compatibilidad con Pydantic v1 o v2. Usaba la que tuvieras instalada.

FastAPI versión 0.119.0 introdujo compatibilidad parcial con Pydantic v1 desde dentro de Pydantic v2 (como `pydantic.v1`), para facilitar la migración a v2.