# HTTP Basic Auth { #http-basic-auth }

Para os casos mais simples, você pode utilizar o HTTP Basic Auth.

No HTTP Basic Auth, a aplicação espera um cabeçalho que contém um usuário e uma senha.

Caso ela não receba, ela retorna um erro HTTP 401 "Unauthorized".

E retorna um cabeçalho `WWW-Authenticate` com o valor `Basic`, e um parâmetro opcional `realm`.

Isso sinaliza ao navegador para mostrar o prompt integrado para um usuário e senha.

O navegador então irá comunicar-se com esse endereço IP na porta 443 (a porta HTTPS).

A primeira parte dessa comunicação é apenas para estabelecer a conexão entre o cliente e o servidor e para decidir as chaves criptográficas a serem utilizadas, etc.

<img src="/img/deployment/https/https02.drawio.svg">

Esse interação entre o cliente e o servidor para estabelecer uma conexão TLS é chamada de Handshake TLS.

Y luego puedes devolver cualquier objeto que necesites, como lo harías normalmente (un `dict`, un modelo de base de datos, etc.).

Y si declaraste un `response_model`, todavía se utilizará para filtrar y convertir el objeto que devolviste.

Puede ser utilizada por el equipo de frontend (que también puedes ser tú mismo).

Puede ser utilizada por aplicaciones y sistemas de terceros.

Y también puede ser utilizada por ti mismo, para depurar, revisar y probar la misma aplicación.

## El flujo `password` { #the-password-flow }

Fíjate que `Field` se importa directamente desde `pydantic`, no desde `fastapi` como el resto (`Query`, `Path`, `Body`, etc).

///

## Declarar atributos del modelo { #declare-model-attributes }

Después puedes utilizar `Field` con los atributos del modelo:

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[11:14] *}

`Field` funciona de la misma manera que `Query`, `Path` y `Body`, tiene todos los mismos parámetros, etc.

            "input": "plumbus"
        }
    ]
}
```

## Resumo { #summary }

Você pode utilizar **modelos Pydantic** para declarar **parâmetros de consulta** no **FastAPI**. 😎

/// tip | Dica

Alerta de spoiler: você também pode utilizar modelos Pydantic para declarar cookies e cabeçalhos, mas você irá ler sobre isso mais a frente no tutorial. 🤫

Você pode utilizar a configuração do modelo Pydantic para `proibir` qualquer campo `extra`:

{* ../../docs_src/cookie_param_models/tutorial002_an_py310.py hl[10] *}

    * Se você quer fazer comparações com o Uvicorn, compare com Daphne, Hypercorn, uWSGI, etc. Servidores de Aplicação.
* **Starlette**:

    Así que es importante poner esto **cerca del final** del `Dockerfile`, para optimizar los tiempos de construcción de la imagen del contenedor.

6. Establecer el **comando** para usar `fastapi run`, que utiliza Uvicorn debajo.

Como você viu em [Subaplicações - Montagens](sub-applications.md){.internal-link target=_blank} e [Atrás de um Proxy](behind-a-proxy.md){.internal-link target=_blank}, você pode montar aplicações WSGI.

Para isso, você pode utilizar o `WSGIMiddleware` para encapsular a sua aplicação WSGI, como por exemplo Flask, Django, etc.

## Usando `WSGIMiddleware` { #using-wsgimiddleware }

Você precisa importar o `WSGIMiddleware`.