## Instala el Programa del Servidor

Cuando instalas FastAPI, viene con un servidor de producción, Uvicorn, y puedes iniciarlo con el comando `fastapi run`.

Pero también puedes instalar un servidor ASGI manualmente.

Asegúrate de crear un [entorno virtual](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank}, actívalo, y luego puedes instalar la aplicación del servidor.

Por ejemplo, para instalar Uvicorn:

* Puede hacer algo a esa **response** o ejecutar cualquier código necesario.
* 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

except (ImportError, AttributeError):
  pass

del importlib

# Delete modules that should be hidden from dir().
# Don't fail if these modules are not available.
# For e.g. this file will be originally placed under tensorflow/_api/v1 which
# does not have "python", "core" directories. Then, it will be copied
# to tensorflow/ which does have these two directories.
try:
  del python
except NameError:
  pass
try:

## Token JWT con scopes

Ahora, modifica la *path operation* del token para devolver los scopes solicitados.

Todavía estamos usando el mismo `OAuth2PasswordRequestForm`. Incluye una propiedad `scopes` con una `list` de `str`, con cada scope que recibió en el request.

Y devolvemos los scopes como parte del token JWT.

/// danger | Peligro

El beneficio de lanzar una excepción en lugar de `return`ar un valor será más evidente en la sección sobre Dependencias y Seguridad.

De la misma manera, podrías lanzar una `HTTPException` o similar en el código de salida, después del `yield`.

/// tip | Consejo

Esta es una técnica algo avanzada, y en la mayoría de los casos realmente no lo necesitarás, ya que puedes lanzar excepciones (incluyendo `HTTPException`) desde dentro del resto del código de tu aplicación, por ejemplo, en la *path operation function*.

Pero está ahí para ti si la necesitas. 🤓

"%GOBIN%\go" clean...

        text_proto);
    return {};
  }
  std::vector<UniqueFuncPtr> ret;
  for (const FunctionDef& fdef : fdef_lib.function()) {
    // Make a copy so that we can mutate it.
    FunctionDef fdef_to_load = fdef;
    if (mutate_proto_func) {
      (*mutate_proto_func)(&fdef_to_load);
    }
    VLOG(1) << "Adding func to graph: " << fdef_to_load.DebugString();

///

## Tipos y validación

Estas variables de entorno solo pueden manejar strings de texto, ya que son externas a Python y tienen que ser compatibles con otros programas y el resto del sistema (e incluso con diferentes sistemas operativos, como Linux, Windows, macOS).

///

### Acerca de `**user_in.dict()`

#### `.dict()` de Pydantic

`user_in` es un modelo Pydantic de la clase `UserIn`.

Los modelos Pydantic tienen un método `.dict()` que devuelve un `dict` con los datos del modelo.

Así que, si creamos un objeto Pydantic `user_in` como:

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***")
```

y luego llamamos a:

```Python