Para crear un middleware usas el decorador `@app.middleware("http")` encima de una función.

La función middleware recibe:

* La `request`.
* Una función `call_next` que recibirá la `request` como parámetro.
    * Esta función pasará la `request` a la correspondiente *path operation*.
    * Luego devuelve la `response` generada por la correspondiente *path operation*.
* Puedes entonces modificar aún más la `response` antes de devolverla.

O **Guia Avançado de Usuário** constrói sobre esse, usa os mesmos conceitos e te ensina algumas funcionalidades extras.

Mas você deveria ler primeiro o **Tutorial - Guia de Usuário** (que você está lendo agora).

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## Alterando o padrão { #changing-the-default }

```Python
class Cat:
    def __init__(self, name: str):
        self.name = name


fluffy = Cat(name="Mr Fluffy")
```

Nesse caso,  `fluffy` é uma instância da classe `Cat`.

E para criar `fluffy`, você está "chamando" `Cat`.

Então, uma classe Python também é "chamável".

Então, no **FastAPI**, você pode utilizar uma classe Python como uma dependência.

","vadstena","vaggeryd","valdemarsvik","vallentuna","vansbro","vara","varberg","vaxholm","vellinge","vetlanda","vilhelmina","vimmerby","vindeln","vingåker","vårgårda","vänersborg","vännäs","värmdö","värnamo","västervik","västerås","växjö","ydre","ystad","åmål","ånge","åre","årjäng","åsele","åstorp","åtvidaberg","älmhult","älvdalen","älvkarleby","älvsbyn","ängelholm","öckerö","ödeshög","örebro","örkelljunga","örnsköldsvik","östersund","österåker","östhammar","östra göinge","överkalix","övertorneå...

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial006_py310.py hl[19:36, 39:40] *}

Nesse exemplo, nós não declaramos nenhum modelo do Pydantic. Na verdade, o corpo da requisição não está nem mesmo <dfn title="convertido de algum formato simples, como bytes, em objetos Python">analisado</dfn> como JSON, ele é lido diretamente como `bytes`, e a função `magic_data_reader()` seria a responsável por analisá-lo de alguma forma.

## Como Começar

Existem duas maneiras de testar o Fess. A primeira é baixar e instalar você mesmo. A segunda é usar [Docker](https://www.docker.com/products/docker-engine).

### Baixar e Instalar/Executar

O Fess 15.3 já está disponível e pode ser baixado na [página de lançamentos](https://github.com/codelibs/fess/releases "download"). As opções de download incluem: deb, rpm, zip.

Os comandos a seguir mostram como usar o download em formato zip:

## Cuerpos de `dict`s arbitrarios { #bodies-of-arbitrary-dicts }

También puedes declarar un cuerpo como un `dict` con claves de algún tipo y valores de algún otro tipo.

De esta manera, no tienes que saber de antemano cuáles son los nombres válidos de campo/atributo (como sería el caso con modelos Pydantic).

Esto sería útil si deseas recibir claves que aún no conoces.

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Todo o framework **FastAPI** é feito para satisfazer isso. O preenchimento automático funciona em todos os lugares.

Você raramente precisará voltar à documentação.

Aqui está como o editor poderá te ajudar:

* no [Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com/):

![editor support](https://fastapi.tiangolo.com/img/vscode-completion.png)

* no [PyCharm](https://www.jetbrains.com/pycharm/):

Vamos usar as ferramentas fornecidas pelo **FastAPI** para lidar com segurança.

## Como Parece { #how-it-looks }

Vamos primeiro usar o código e ver como funciona, e depois voltaremos para entender o que está acontecendo.

## Crie um `main.py` { #create-main-py }

Copie o exemplo em um arquivo `main.py`:

{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py310.py *}

## Execute-o { #run-it }

/// info | Informação