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

## Usando `WSGIMiddleware`

Necesitas importar `WSGIMiddleware`.

Luego envuelve la aplicación WSGI (p. ej., Flask) con el middleware.

Y luego móntala bajo un path.

export DEBIAN_FRONTEND=noninteractive

# Fetch the NVIDIA key.
apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/3bf863cc.pub;

# Set up sources for NVIDIA CUDNN.
cat >/etc/apt/sources.list.d/nvidia.list <<SOURCES
# NVIDIA
deb https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/ /

    <<: *minio-common
    hostname: minio4
    volumes:
      - data4-1:/data1
      - data4-2:/data2
      - data4-3:/data3

  nginx:
    image: nginx:1.19.2-alpine
    volumes:
      - ./nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf:ro
    ports:
    - "9000:9000"
    - "9001:9001"
    depends_on:
      - minio1
      - minio2
      - minio3
      - minio4

## By default this config uses default local driver,

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

## Usando o `WSGIMiddleware`

Você precisa importar o `WSGIMiddleware`.

Em seguinda, encapsular a aplicação WSGI (e.g. Flask) com o middleware.

E então **"montar"** em um caminho de rota.

) : OsAwareBaseGradleBuildType(os = Os.LINUX, stage = stage, init = {
        id(buildTypeId(model))
        name = "Sanity Check"
        description = "Static code analysis, checkstyle, release notes verification, etc."

        features {
            publishBuildStatusToGithub(model)
        }

        applyDefaults(
            model,
            this,
            "sanityCheck",
            extraParameters =

Using `BackgroundTasks` also works with the dependency injection system, you can declare a parameter of type `BackgroundTasks` at multiple levels: in a *path operation function*, in a dependency (dependable), in a sub-dependency, etc.

**FastAPI** knows what to do in each case and how to reuse the same object, so that all the background tasks are merged together and are run in the background afterwards:

Usar `BackgroundTasks` também funciona com o sistema de injeção de dependência, você pode declarar um parâmetro do tipo `BackgroundTasks` em vários níveis: em uma _função de operação de caminho_, em uma dependência (confiável), em uma subdependência, etc.

O **FastAPI** sabe o que fazer em cada caso e como reutilizar o mesmo objeto, de forma que todas as tarefas em segundo plano sejam mescladas e executadas em segundo plano posteriormente:

Mas isso só permitirá certos tipos de comunicação, excluindo tudo que envolva credenciais: cookies, cabeçalhos de autorização como aqueles usados ​​com Bearer Tokens, etc.

Então, para que tudo funcione corretamente, é melhor especificar explicitamente as origens permitidas.

## Usar `CORSMiddleware`

Você pode configurá-lo em sua aplicação **FastAPI** usando o `CORSMiddleware`.

{* ../../docs_src/response_cookies/tutorial002.py hl[1,8:9] *}

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

E se você declarou um `response_model`, ele ainda será usado para filtrar e converter o objeto que você retornou.

{* ../../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.