La jerarquía es como:

* **Uvicorn**: un servidor ASGI
    * **Starlette**: (usa Uvicorn) un microframework web
        * **FastAPI**: (usa Starlette) un microframework para APIs con varias funcionalidades adicionales para construir APIs, con validación de datos, etc.

* **Uvicorn**:

A hierarquia segue assim:

* **Uvicorn**: um servidor ASGI
    * **Starlette**: (utiliza Uvicorn) um _microframework web_
        * **FastAPI**: (utiliza Starlette) um _microframework_ de API com vários recursos adicionais para construção de APIs, com validação de dados, etc.

* **Uvicorn**:

Puedes leer más al final de esta página.

///

## Argumentos adicionales en `Field`

Cuando usas `Field()` con modelos de Pydantic, también puedes declarar `examples` adicionales:

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial002_py310.py hl[2,8:11] *}

## `examples` en JSON Schema - OpenAPI

Cuando usas cualquiera de:

## Valores singulares no corpo

Assim como existem uma `Query` e uma `Path` para definir dados adicionais para parâmetros de consulta e de rota, o **FastAPI** provê o equivalente para `Body`.

Por exemplo, extendendo o modelo anterior, você poder decidir por ter uma outra chave `importance` no mesmo corpo, além de `item` e `user`.

# Adicionando WSGI - Flask, Django, entre outros

Como você viu em [Sub Applications - Mounts](sub-applications.md){.internal-link target=_blank} e [Behind a Proxy](behind-a-proxy.md){.internal-link target=_blank}, você pode **"montar"** aplicações WSGI.

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`.

Pero primero deberías leer la **Tutorial - Guía del Usuario** (lo que estás leyendo ahora mismo).

---> 100%
```

</div>

Un proceso similar se aplicaría a cualquier otro programa de servidor ASGI.

/// tip | Consejo

Al añadir `standard`, Uvicorn instalará y usará algunas dependencias adicionales recomendadas.

Eso incluye `uvloop`, el reemplazo de alto rendimiento para `asyncio`, que proporciona un gran impulso de rendimiento en concurrencia.

Así, obtenemos un modelo Pydantic a partir de los datos en otro modelo Pydantic.

#### Desempaquetando un `dict` y palabras clave adicionales

Y luego agregando el argumento de palabra clave adicional `hashed_password=hashed_password`, como en:

```Python
UserInDB(**user_in.dict(), hashed_password=hashed_password)
```

...termina siendo como:

Você pode ver os headers necessários na interface gráfica da documentação em `/docs`:

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/header-param-models/image01.png">
</div>

### Proibindo Cabeçalhos adicionais

Em alguns casos de uso especiais (provavelmente não muito comuns), você pode querer **restringir** os cabeçalhos que você quer receber.

    * Um parâmetro query.
    * Um header.
    * Um cookie.
* `http`: padrão HTTP de sistemas autenticação, incluindo:
    * `bearer`: um header de `Authorization` com valor de `Bearer` adicionado de um token. Isso é herança do OAuth2.
    * HTTP Basic authentication.
    * HTTP Digest, etc.
* `oauth2`: todas as formas do OAuth2 para lidar com segurança (chamados "fluxos").