Você pode definir tarefas em segundo plano para serem executadas *após* retornar uma resposta.

Isso é útil para operações que precisam acontecer após uma request, mas que o cliente não precisa realmente esperar a operação terminar antes de receber a resposta.

Isso inclui, por exemplo:

* Notificações por e-mail enviadas após realizar uma ação:

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

/// info | Informação

Adicionado no FastAPI 0.134.0.

///

## O que é um Stream? { #what-is-a-stream }

"**Streaming**" de dados significa que sua aplicação começará a enviar itens ao cliente sem esperar que toda a sequência esteja pronta.

Assim, ela envia o primeiro item, o cliente o recebe e começa a processá-lo, enquanto você ainda pode estar produzindo o próximo item.

```mermaid
sequenceDiagram
    participant App

/// info | Información

Añadido en FastAPI 0.134.0.

///

## ¿Qué es un Stream? { #what-is-a-stream }

Hacer "**Streaming**" de datos significa que tu app empezará a enviar ítems de datos al cliente sin esperar a que toda la secuencia de ítems esté lista.

Entonces, enviará el primer ítem, el cliente lo recibirá y empezará a procesarlo, y tú podrías seguir produciendo el siguiente ítem.

```mermaid
sequenceDiagram

Portanto, você terá que garantir que seus dados sejam do tipo correto. E.g. será compatível com JSON se você estiver retornando um `JSONResponse`.

E também que você não esteja enviando nenhum dado que deveria ter sido filtrado por um `response_model`.

///

### Mais informações { #more-info }

/// note | Detalhes Técnicos

Puedes definir tareas en segundo plano para que se ejecuten *después* de devolver un response.

Esto es útil para operaciones que necesitan ocurrir después de un request, pero para las que el cliente realmente no necesita esperar a que la operación termine antes de recibir el response.

Esto incluye, por ejemplo:

* Notificaciones por email enviadas después de realizar una acción:

También podrías usar `from starlette.websockets import WebSocket`.

**FastAPI** proporciona el mismo `WebSocket` directamente solo como una conveniencia para ti, el desarrollador. Pero viene directamente de Starlette.

///

## Esperar mensajes y enviar mensajes { #await-for-messages-and-send-messages }

En tu ruta de WebSocket puedes `await` para recibir mensajes y enviar mensajes.

{* ../../docs_src/websockets_/tutorial001_py310.py hl[48:52] *}

## Tests { #tests }

Asegúrate de tener [tests](../tutorial/testing.md) para tu app y de ejecutarlos en integración continua (CI).

Así podrás hacer la actualización y asegurarte de que todo sigue funcionando como esperas.

## `bump-pydantic` { #bump-pydantic }

En muchos casos, cuando usas modelos de Pydantic normales sin personalizaciones, podrás automatizar gran parte del proceso de migración de Pydantic v1 a Pydantic v2.

Por ejemplo, si tienes un parámetro de header `save_data` en el código, el header HTTP esperado será `save-data`, y aparecerá así en la documentación.

Si por alguna razón necesitas desactivar esta conversión automática, también puedes hacerlo para los modelos Pydantic de parámetros de header.

Por exemplo, se você tem um parâmetro de cabeçalho `save_data` no código, o cabeçalho HTTP esperado será `save-data`, e ele aparecerá assim na documentação.

Se por algum motivo você precisar desativar essa conversão automática, também poderá fazê-lo para modelos do Pydantic para parâmetros de cabeçalho.