Así que, la línea:

```Python
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
```

no se ejecutará.

/// info | Información

Para más información, revisa <a href="https://docs.python.org/3/library/__main__.html" class="external-link" target="_blank">la documentación oficial de Python</a>.

///

## Ejecuta tu código con tu depurador

Necesitas importar `WSGIMiddleware`.

Luego envuelve la aplicación WSGI (p. ej., Flask) con el middleware.

Y luego móntala bajo un path.

{* ../../docs_src/wsgi/tutorial001.py hl[2:3,3] *}

## Revisa

Ahora, cada request bajo el path `/v1/` será manejado por la aplicación Flask.

Y el resto será manejado por **FastAPI**.

Si no existe tal usuario, devolvemos un error diciendo "Incorrect username or password".

Para el error, usamos la excepción `HTTPException`:

{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[3,79:81] *}

### Revisa el password

En este punto tenemos los datos del usuario de nuestra base de datos, pero no hemos revisado el password.

Primero pongamos esos datos en el modelo `UserInDB` de Pydantic.

    bazel test $TFCI_BAZEL_COMMON_ARGS //tensorflow/tools/api/tests:api_compatibility_test
    echo "You have to re-generate the TF API goldens and have the API changes reviewed."
    echo "Look at the instructions for ':api_compatibility_test -- --update_goldens=True'"
}

teardown_file() {
    bazel shutdown

Si necesitas algo fácil de integrar con FastAPI pero que sea más robusto, soportado por Redis, PostgreSQL u otros, revisa <a href="https://github.com/encode/broadcaster" class="external-link" target="_blank">encode/broadcaster</a>.

///

## Más información

Para aprender más sobre las opciones, revisa la documentación de Starlette para:

...that we used to make our requests with the `TestClient`.

/// tip

Note that we're using async/await with the new `AsyncClient` - the request is asynchronous.

///

/// warning

* <a href="https://github.com/florimondmanca/msgpack-asgi" class="external-link" target="_blank">MessagePack</a>

///

## Actualizando las versiones de FastAPI

Deberías añadir tests para tu aplicación.

Con **FastAPI** es muy fácil (gracias a Starlette), revisa la documentación: [Testing](../tutorial/testing.md){.internal-link target=_blank}

package cmd

import (
	"strconv"

	"github.com/minio/minio/internal/bucket/lifecycle"
)

//go:generate stringer -type lcEventSrc -trimprefix lcEventSrc_ $GOFILE
type lcEventSrc uint8

//nolint:staticcheck,revive // Underscores are used here to indicate where common prefix ends and the enumeration name begins
const (
	lcEventSrc_None lcEventSrc = iota
	lcEventSrc_Heal
	lcEventSrc_Scanner
	lcEventSrc_Decom
	lcEventSrc_Rebal

{* ../../docs_src/header_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:14,18] *}

**FastAPI** **extraerá** los datos para **cada campo** de los **headers** en el request y te dará el modelo Pydantic que definiste.

## Revisa la Documentación

Puedes ver los headers requeridos en la interfaz de documentación en `/docs`:

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/header-param-models/image01.png">
</div>

## Prohibir Headers Extra