câţi
către
câtva
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cineva
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curând
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deci
deja
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departe
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dinaintea
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dintre
drept
după
ea
ei
el
ele
eram
este
eşti
eu
face
fără
fi
fie
fiecare
fii
fim
fiţi

Un "middleware" es una función que trabaja con cada **request** antes de que sea procesada por cualquier *path operation* específica. Y también con cada **response** antes de devolverla.

* Toma cada **request** que llega a tu aplicación.
* Puede entonces hacer algo a esa **request** o ejecutar cualquier código necesario.
* Luego pasa la **request** para que sea procesada por el resto de la aplicación (por alguna *path operation*).

## Sobre proxies com um prefixo de caminho removido

Tenha em mente que um proxy com prefixo de caminho removido é apenas uma das maneiras de configurá-lo.

Provavelmente, em muitos casos, o padrão será que o proxy não tenha um prefixo de caminho removido.

# Modelos Adicionais

Continuando com o exemplo anterior, será comum ter mais de um modelo relacionado.

Isso é especialmente o caso para modelos de usuários, porque:

* O **modelo de entrada** precisa ser capaz de ter uma senha.
* O **modelo de saída** não deve ter uma senha.
* O **modelo de banco de dados** provavelmente precisaria ter uma senha criptografada.

/// danger

La parte más importante es que cuando llamas a `python`, ese es el exacto "`python`" que será ejecutado.

Así que, puedes confirmar si estás en el entorno virtual correcto.

/// tip | Consejo

Es fácil activar un entorno virtual, obtener un Python, y luego **ir a otro proyecto**.

///

## `HTTPSRedirectMiddleware`

Impone que todas las requests entrantes deben ser `https` o `wss`.

Cualquier request entrante a `http` o `ws` será redirigida al esquema seguro.

{* ../../docs_src/advanced_middleware/tutorial001.py hl[2,6] *}

## `TrustedHostMiddleware`

jolla
jolta
jolle
jona
joksi
jotka
joiden
joita
joissa
joista
joihin
joilla
joilta
joille
joina
joiksi
että
ja
jos
koska
kuin
mutta
niin
sekä
sillä
tai
vaan
vai
vaikka
kanssa
mukaan
noin
poikki
yli
kun
niin
nyt

///

## Dataclasses en `response_model`

También puedes usar `dataclasses` en el parámetro `response_model`:

{* ../../docs_src/dataclasses/tutorial002.py hl[1,7:13,19] *}

El dataclass será automáticamente convertido a un dataclass de Pydantic.

De esta manera, su esquema aparecerá en la interfaz de usuario de la documentación de la API:

<img src="/img/tutorial/dataclasses/image01.png">

///

## Dataclasses em `response_model`

Você também pode usar `dataclasses` no parâmetro `response_model`:

{* ../../docs_src/dataclasses/tutorial002.py hl[1,7:13,19] *}

A dataclass será automaticamente convertida para uma dataclass Pydantic.

Dessa forma, seu esquema aparecerá na interface de documentação da API:

<img src="/img/tutorial/dataclasses/image01.png">

Vous êtes toujours libre d'utiliser le générateur basé sur Couchbase si vous le voulez, cela devrait probablement fonctionner correctement, et si vous avez déjà un projet généré en utilisant ce dernier, cela devrait fonctionner aussi (et vous l'avez déjà probablement mis à jour suivant vos besoins).

Vous pouvez en apprendre plus dans la documentation du dépôt GithHub.

## Full Stack FastAPI MongoDB