## Passos { #steps }

Então, digamos que você tenha um frontend rodando no seu navegador em `http://localhost:8080`, e seu JavaScript esteja tentando se comunicar com um backend rodando em `http://localhost` (como não especificamos uma porta, o navegador assumirá a porta padrão `80`).

Pero en algún momento, no había otra opción que crear algo que proporcionara todas estas funcionalidades, tomando las mejores ideas de herramientas anteriores y combinándolas de la mejor manera posible, usando funcionalidades del lenguaje que ni siquiera estaban disponibles antes (anotaciones de tipos de Python 3.6+).

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# Benchmarks { #benchmarks }

Benchmarks independentes da TechEmpower mostram as aplicações **FastAPI** rodando com Uvicorn como <a href="https://www.techempower.com/benchmarks/#section=test&runid=7464e520-0dc2-473d-bd34-dbdfd7e85911&hw=ph&test=query&l=zijzen-7" class="external-link" target="_blank">um dos frameworks Python mais rápidos disponíveis</a>, somente atrás dos próprios Starlette e Uvicorn (utilizados internamente pelo FastAPI).

Quando você adiciona múltiplos middlewares usando o decorador `@app.middleware()` ou o método `app.add_middleware()`, cada novo middleware envolve a aplicação, formando uma pilha. O último middleware adicionado é o mais externo, e o primeiro é o mais interno.

No caminho da requisição, o middleware mais externo roda primeiro.

No caminho da resposta, ele roda por último.

Por exemplo:

```

### Valores de Contexto de la Plantilla { #template-context-values }

En el HTML que contiene:

{% raw %}

```jinja
Item ID: {{ id }}
```

{% endraw %}

...mostrará el `id` tomado del `dict` de "contexto" que pasaste:

```Python
{"id": id}
```

Por ejemplo, con un ID de `42`, esto se renderizaría como:

```html
Item ID: 42
```

Cuando añades múltiples middlewares usando ya sea el decorador `@app.middleware()` o el método `app.add_middleware()`, cada nuevo middleware envuelve la aplicación, formando un stack. El último middleware añadido es el más externo, y el primero es el más interno.

En el camino de la request, el middleware más externo se ejecuta primero.

En el camino de la response, se ejecuta al final.

Pero en algún punto, no hubo otra opción que crear algo que proporcionara todas estas funcionalidades, tomando las mejores ideas de herramientas previas y combinándolas de la mejor manera posible, usando funcionalidades del lenguaje que ni siquiera estaban disponibles antes (anotaciones de tipos de Python 3.6+).

Pero haciendo eso, en algunos minutos u horas, los atacantes habrían adivinado el nombre de usuario y la contraseña correctos, con la "ayuda" de nuestra aplicación, solo usando el tiempo tomado para responder.

#### Arréglalo con `secrets.compare_digest()` { #fix-it-with-secrets-compare-digest }

Pero en nuestro código estamos usando realmente `secrets.compare_digest()`.

So verwenden:

* Einen sprachspezifischen Prompt haben – `docs/{language code}/llm-prompt.md`.
* Eine frische Übersetzung dieses Dokuments in die gewünschte Zielsprache durchführen (siehe z. B. das Kommando `translate-page` der `translate.py`). Dadurch wird die Übersetzung unter `docs/{language code}/docs/_llm-test.md` erstellt.
* Prüfen Sie, ob in der Übersetzung alles in Ordnung ist.

Das Wichtigste, was Sie benötigen, um eine **FastAPI**-Anwendung (oder eine andere ASGI-Anwendung) auf einer entfernten Servermaschine auszuführen, ist ein ASGI-Serverprogramm wie **Uvicorn**, der standardmäßig im `fastapi`-Kommando enthalten ist.

Es gibt mehrere Alternativen, einschließlich:

* <a href="https://www.uvicorn.dev/" class="external-link" target="_blank">Uvicorn</a>: ein hochperformanter ASGI-Server.