* Soporte para **WebSocket**.
* Tareas en segundo plano en el mismo proceso.
* Eventos de inicio y apagado.
* Cliente de prueba basado en HTTPX.
* **CORS**, GZip, archivos estáticos, responses en streaming.
* Soporte para **Session y Cookie**.

...Python tiene una sintaxis especial para eso.

Pasa `*`, como el primer parámetro de la función.

Python no hará nada con ese `*`, pero sabrá que todos los parámetros siguientes deben ser llamados como argumentos de palabras clave (parejas key-value), también conocidos como <abbr title="De: K-ey W-ord Arg-uments"><code>kwargs</code></abbr>. Incluso si no tienen un valor por defecto.

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial003.py hl[7] *}

* Luego devuelve la **response**.

/// note | Detalles Técnicos

Si tienes dependencias con `yield`, el código de salida se ejecutará *después* del middleware.

Si hubiera alguna tarea en segundo plano (documentada más adelante), se ejecutará *después* de todo el middleware.

///

## Crear un middleware

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

LOG_DIR=${packaging.fess.log.dir}

# Fess data directory
DATA_DIR=${packaging.fess.var.dir}

# Fess configuration directory
CONF_DIR=${packaging.fess.conf.dir}

# Maximum number of VMA (Virtual Memory Areas) a process can own
MAX_MAP_COUNT=262144

# Path to the GC log file
#FESS_GC_LOG_FILE=/var/log/fess/gc.log

# Fess PID file directory
PID_DIR=${packaging.fess.pid.dir}

    for (int i = 0; i < 11; i++) {
      limiter.acquire(); // #7, showing off the warmup starting from totally cold
    }

    // make sure the areas (times) remain the same, while permits are different
    assertEvents(
        "R0.00, R1.38, R1.13, R0.88, R0.63, R0.50, R0.50, R0.50", // #1
        "U4.50", // #2

    for (int i = 0; i < 11; i++) {
      limiter.acquire(); // #7, showing off the warmup starting from totally cold
    }

    // make sure the areas (times) remain the same, while permits are different
    assertEvents(
        "R0.00, R1.38, R1.13, R0.88, R0.63, R0.50, R0.50, R0.50", // #1
        "U4.50", // #2

Including how to handle lifespan state that can be used in other areas of your code.

///

## Sub Applications { #sub-applications }

Incluindo como manipular estado do lifespan que pode ser usado em outras áreas do seu código.

///

## Sub Aplicações

the Machine Intelligence team at Google Brain to conduct research in machine
learning and neural networks. However, the framework is versatile enough to be
used in other areas as well.

TensorFlow provides stable [Python](https://www.tensorflow.org/api_docs/python)
and [C++](https://www.tensorflow.org/api_docs/cc) APIs, as well as a
non-guaranteed backward compatible API for

`SavedModel`) and executes them in parallel on available executors. Running
TensorFlow in a multitenant design mixes the risks described above with the
inherent ones from multitenant configurations. The primary areas of concern are
tenant isolation, resource allocation, model sharing and hardware attacks.

### Tenant isolation

Since any tenants or users providing models, graphs or checkpoints can execute