server.setServerSocketFactory(new UnixDomainServerSocketFactory(socketFile));
    server.setProtocols(Collections.singletonList(Protocol.H2_PRIOR_KNOWLEDGE));
    server.enqueue(new MockResponse().setBody("hello"));
    server.start();

    OkHttpClient client = new OkHttpClient.Builder()
        .socketFactory(new UnixDomainSocketFactory(socketFile))
        .protocols(Collections.singletonList(Protocol.H2_PRIOR_KNOWLEDGE))

{* ../../docs_src/custom_response/tutorial009c.py hl[9:14,17] *}

Now instead of returning:

```json
{"message": "Hello World"}
```

...this response will return:

```json
{
  "message": "Hello World"
}
```

Of course, you will probably find much better ways to take advantage of this than formatting JSON. 😉

        InvertibleCryptographer cryptographer = securityResourceProvider.providePrimaryInvertibleCryptographer();
        assertNotNull(cryptographer);

        String plainText = "Hello, World!";
        String encrypted = cryptographer.encrypt(plainText);
        assertNotNull(encrypted);
        assertFalse(plainText.equals(encrypted));

        String decrypted = cryptographer.decrypt(encrypted);

    assertThat(headersToList(response)).containsExactly("Cookie: a=android")
  }

  @Test
  fun regularResponse() {
    server.enqueue(MockResponse().setBody("hello world"))
    val url = server.url("/").toUrl()
    val connection = url.openConnection() as HttpURLConnection
    connection.setRequestProperty("Accept-Language", "en-US")
    val inputStream = connection.inputStream

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`:

```Python
item: Item = Body(embed=True)
```

como en:

./mc replicate add sitea/bucket --remote-bucket siteb/bucket

# Run the test to make sure proxying of DEL marker doesn't happen
loop_count=0
while true; do
	if [ $loop_count -eq 1000 ]; then
		break
	fi
	echo "Hello World" | ./mc pipe sitea/bucket/obj$loop_count
	./mc rm sitea/bucket/obj$loop_count
	RESULT=$({ ./mc stat --no-list sitea/bucket/obj$loop_count; } 2>&1)
	if [[ ${RESULT} != *"Object does not exist"* ]]; then

```

En contrepartie l'API _des opérations de chemin_ de FastAPI pourrait ressembler à ceci :

```Python hl_lines="1"
@app.get("/some/url")
def read_url():
    return {"message": "Hello World"}
```

Notez les similitudes entre `requests.get(...)` et `@app.get(...)`.

/// check | A inspiré **FastAPI** à

Avoir une API simple et intuitive.

* Создайте файл `main.py` со следующим содержимым:

```Python
from typing import Union

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get("/")
def read_root():
    return {"Hello": "World"}


@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
    return {"item_id": item_id, "q": q}
```

<details markdown="1">

## Ejecución al Iniciar

En la mayoría de los casos, cuando creas una API web, quieres que esté **siempre en ejecución**, ininterrumpida, para que tus clientes puedan acceder a ella en cualquier momento. Esto, por supuesto, a menos que tengas una razón específica para que se ejecute solo en ciertas situaciones, pero la mayoría de las veces quieres que esté constantemente en ejecución y **disponible**.

* Soporte para sistemas de autenticación de usuario complejos, **conexiones a bases de datos**, etc.
* **Sin compromisos** con bases de datos, frontends, etc. Pero fácil integración con todos ellos.

### "Plug-ins" ilimitados

O de otra manera, no hay necesidad de ellos, importa y usa el código que necesitas.