* `compresslevel` - Usado durante la compresión GZip. Es un entero que varía de 1 a 9. Por defecto es `9`. Un valor más bajo resulta en una compresión más rápida pero archivos más grandes, mientras que un valor más alto resulta en una compresión más lenta pero archivos más pequeños.

## Otros middlewares { #other-middlewares }

Hay muchos otros middlewares ASGI.

Por ejemplo:

Tomando datos de:

* El path como parámetros.
* Headers.
* Cookies.
* etc.

Y al hacerlo, **FastAPI** está validando esos datos, convirtiéndolos y generando documentación para tu API automáticamente.

Pero hay situaciones donde podrías necesitar acceder al objeto `Request` directamente.

## Detalles sobre el objeto `Request` { #details-about-the-request-object }

Pero si sabes que no necesitarás usar la dependencia después de regresar de la *path operation function*, puedes usar `Depends(scope="function")` para decirle a FastAPI que debe cerrar la dependencia después de que la *path operation function* regrese, pero **antes** de que se envíe el **response**.

pkg go/types, method (*Signature) RecvTypeParams() *TypeParamList
pkg go/types, method (*Signature) TypeParams() *TypeParamList
pkg go/types, method (*Term) String() string
pkg go/types, method (*Term) Tilde() bool
pkg go/types, method (*Term) Type() Type
pkg go/types, method (*TypeList) At(int) Type
pkg go/types, method (*TypeList) Len() int
pkg go/types, method (*TypeParam) Constraint() Type

Tienden a requerir configuraciones más complejas, un gestor de cola de mensajes/trabajos, como RabbitMQ o Redis, pero te permiten ejecutar tareas en segundo plano en múltiples procesos, y especialmente, en múltiples servidores.

Pero luego, aunque todavía no tienes tus hamburguesas, tu trabajo con el cajero está "en pausa" ⏸, porque tienes que esperar 🕙 a que tus hamburguesas estén listas.

/// info | Información

En Pydantic v1 el método se llamaba `.dict()`, fue deprecado (pero aún soportado) en Pydantic v2, y renombrado a `.model_dump()`.

Los ejemplos aquí usan `.dict()` para compatibilidad con Pydantic v1, pero deberías usar `.model_dump()` en su lugar si puedes usar Pydantic v2.

///

### Acerca de `**user_in.dict()` { #about-user-in-dict }

{* ../../docs_src/python_types/tutorial001_py39.py hl[2] *}

### Edítalo { #edit-it }

Es un programa muy simple.

Pero ahora imagina que lo escribieras desde cero.

En algún momento habrías empezado la definición de la función, tenías los parámetros listos...

Pero luego tienes que llamar "ese método que convierte la primera letra a mayúscula".

¿Era `upper`? ¿Era `uppercase`? `first_uppercase`? `capitalize`?

	privateKeyBlock := &pem.Block{
		Type:  "RSA PRIVATE KEY",
		Bytes: privateKeyBytes,
	}
	privatePem, err := os.Create("support_private.pem")
	if err != nil {
		fmt.Printf("error when create private.pem: %s n", err)
		os.Exit(1)
	}
	err = pem.Encode(privatePem, privateKeyBlock)
	if err != nil {
		fmt.Printf("error when encode private pem: %s n", err)
		os.Exit(1)
	}

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/separate-openapi-schemas/image01.png">
</div>

### Modelo para Salida { #model-for-output }

Pero si usas el mismo modelo como salida, como aquí:

{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py hl[19] *}