```Python
async with lifespan(app):
    await do_stuff()
```

Cuando creas un context manager o un async context manager como arriba, lo que hace es que, antes de entrar al bloque `with`, ejecutará el código antes del `yield`, y al salir del bloque `with`, ejecutará el código después del `yield`.

En nuestro ejemplo de código arriba, no lo usamos directamente, pero se lo pasamos a FastAPI para que lo use.

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

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

Por ejemplo:

```Python
app.add_middleware(MiddlewareA)
app.add_middleware(MiddlewareB)
```

Esto da como resultado el siguiente orden de ejecución:

Luego tu API (imaginemos):

* Enviará la factura a algún cliente del desarrollador externo.
* Recogerá el dinero.
* Enviará una notificación de vuelta al usuario de la API (el desarrollador externo).
    * Esto se hará enviando un request POST (desde *tu API*) a alguna *API externa* proporcionada por ese desarrollador externo (este es el "callback").

/// tip | Consejo

Puedes aprender más al respecto en la [documentación de despliegue](deployment/index.md){.internal-link target=_blank}.

</blockquote>

## Investigación { #investigation }

Al usar todas las alternativas anteriores, tuve la oportunidad de aprender de todas ellas, tomar ideas y combinarlas de la mejor manera que pude encontrar para mí y los equipos de desarrolladores con los que he trabajado.

Los webhooks que defines terminarán en el esquema de **OpenAPI** y en la interfaz automática de **documentación**.

/// info | Información

El objeto `app.webhooks` es en realidad solo un `APIRouter`, el mismo tipo que usarías al estructurar tu aplicación con múltiples archivos.

///

///

## Sobre "Campos de formulario" { #about-form-fields }

La manera en que los formularios HTML (`<form></form>`) envían los datos al servidor normalmente usa una codificación "especial" para esos datos, es diferente de JSON.

**FastAPI** se encargará de leer esos datos del lugar correcto en lugar de JSON.

/// note | Detalles técnicos

Están, más o menos, en extremos opuestos, complementándose entre sí.

Requests tiene un diseño muy simple e intuitivo, es muy fácil de usar, con valores predeterminados sensatos. Pero al mismo tiempo, es muy poderoso y personalizable.

Por eso, como se dice en el sitio web oficial:

> Requests es uno de los paquetes Python más descargados de todos los tiempos

{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py39.py hl[2,15:21] *}

### Modificar el esquema de OpenAPI { #modify-the-openapi-schema }

Ahora puedes añadir la extensión de ReDoc, agregando un `x-logo` personalizado al "objeto" `info` en el esquema de OpenAPI:

{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py39.py hl[22:24] *}

### Cachear el esquema de OpenAPI { #cache-the-openapi-schema }

```

</div>

Es **ALTAMENTE recomendable** que escribas o copies el código, lo edites y lo ejecutes localmente.

Usarlo en tu editor es lo que realmente te muestra los beneficios de FastAPI, al ver cuán poco código tienes que escribir, todos los chequeos de tipos, autocompletado, etc.

---

## Instalar FastAPI { #install-fastapi }

El primer paso es instalar FastAPI.