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

Y luego móntala bajo un path.

{* ../../docs_src/wsgi/tutorial001_py39.py hl[2:3,3] *}

## Revisa { #check-it }

Ahora, cada request bajo el path `/v1/` será manejado por la aplicación Flask.

Y el resto será manejado por **FastAPI**.

     * Suitable for:
     * - Build-wide configuration
     * - Project model caching
     * - Inter-module metadata
     */
    SESSION_SCOPED,

    /**
     * Data should only be retained for the current build request.
     * Suitable for:
     * - Plugin execution results
     * - Temporary build artifacts
     * - Phase-specific data
     */
    REQUEST_SCOPED,

    /**
     * Caching should be disabled for this data.

            "new-subscription": {
                "post": {
                    "summary": "New Subscription",
                    "description": "When a new user subscribes to your service we'll send you a POST request with this\ndata to the URL that you register for the event `new-subscription` in the dashboard.",
                    "operationId": "new_subscriptionnew_subscription_post",
                    "requestBody": {

Keine Sorge, so wie der Code strukturiert ist, werden wir später sicherstellen, dass wir **eine einzige SQLModel-*Session* pro Request** verwenden, das ist eigentlich das, was `check_same_thread` erreichen möchte.

Aber was ist ein „Timing-Angriff“?

Stellen wir uns vor, dass einige Angreifer versuchen, den Benutzernamen und das Passwort zu erraten.

Und sie senden einen <abbr title="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Request</abbr> mit dem Benutzernamen `johndoe` und dem Passwort `love123`.

Dann würde der Python-Code in Ihrer Anwendung etwa so aussehen:

```Python

    * Wird in Requests und Responses als `str` dargestellt.
* `datetime.datetime`:
    * Ein Python-`datetime.datetime`.
    * Wird in Requests und Responses als `str` im ISO 8601-Format dargestellt, etwa: `2008-09-15T15:53:00+05:00`.
* `datetime.date`:
    * Python-`datetime.date`.
    * Wird in Requests und Responses als `str` im ISO 8601-Format dargestellt, etwa: `2008-09-15`.

		rec := httptest.NewRecorder()
		// construct HTTP request
		req, err := newTestSignedRequestV4(testCase.method, getBucketLifecycleURL("", testCase.bucketName),
			int64(len(testCase.body)), bytes.NewReader(testCase.body), testCase.accessKey, testCase.secretKey, nil)
		if err != nil {
			t.Fatalf("Test %d: %s: Failed to create HTTP request for GetBucketLocationHandler: <ERROR> %v", i+1, instanceType, err)
		}

/// tip | Consejo

Verás qué otras "cosas", además de funciones, pueden usarse como dependencias en el próximo capítulo.

///

Cada vez que llega un nuevo request, **FastAPI** se encargará de:

* Llamar a tu función de dependencia ("dependable") con los parámetros correctos.
* Obtener el resultado de tu función.
* Asignar ese resultado al parámetro en tu *path operation function*.

        pytest.param("tutorial002_py310", marks=needs_py310),
        pytest.param("tutorial003_py39"),
        pytest.param("tutorial003_py310", marks=needs_py310),
    ],
)
def get_mod_name(request: pytest.FixtureRequest):
    return request.param


@pytest.fixture(name="client")
def get_client(mod_name: str):
    mod = importlib.import_module(f"docs_src.body_nested_models.{mod_name}")

    client = TestClient(mod.app)

{* ../../docs_src/header_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:14,18] *}

**FastAPI** will **extract** the data for **each field** from the **headers** in the request and give you the Pydantic model you defined.

## Check the Docs { #check-the-docs }

You can see the required headers in the docs UI at `/docs`:

<div class="screenshot">