$ pip install "uvicorn[standard]"

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</div>

Un proceso similar se aplicaría a cualquier otro programa de servidor ASGI.

/// tip | Consejo

Al añadir `standard`, Uvicorn instalará y usará algunas dependencias adicionales recomendadas.

Eso incluye `uvloop`, el reemplazo de alto rendimiento para `asyncio`, que proporciona un gran impulso de rendimiento en concurrencia.

    Si necesitas un repaso sobre cuándo usar cuál, revisa la sección _"¿Con prisa?"_ en la documentación sobre [`async` y `await`](../async.md#in-a-hurry){.internal-link target=_blank}.

9. Esta *path operation function* no está devolviendo dataclasses (aunque podría), sino una lista de diccionarios con datos internos.

    FastAPI usará el parámetro `response_model` (que incluye dataclasses) para convertir el response.

    Se você precisar de uma atualização sobre quando usar qual, confira a seção _"Com pressa?"_ na documentação sobre [`async` e `await`](../async.md#in-a-hurry){.internal-link target=_blank}.

9. Esta *função de operação de rota* não está retornando dataclasses (embora pudesse), mas uma lista de dicionários com dados internos.

    O FastAPI usará o parâmetro `response_model` (que inclui dataclasses) para converter a resposta.

# Detrás de un Proxy

En algunas situaciones, podrías necesitar usar un **proxy** como Traefik o Nginx con una configuración que añade un prefijo de path extra que no es visto por tu aplicación.

En estos casos, puedes usar `root_path` para configurar tu aplicación.

El `root_path` es un mecanismo proporcionado por la especificación ASGI (en la que está construido FastAPI, a través de Starlette).

El `root_path` se usa para manejar estos casos específicos.

/// tip | Dica

Você pode usar a mesma técnica para estender o JSON Schema e adicionar suas próprias informações extras de forma personalizada.

Por exemplo, você pode usar isso para adicionar metadados para uma interface de usuário de front-end, etc.

///

## `Field` de argumentos adicionais

				if err != nil {
					return err
				}
				c.mustNotListObjects(ctx, uClient, bucket)
				return nil
			}
		}(i), i)
	}
	if errs := g.Wait(); len(errs) > 0 {
		c.Fatalf("unable to remove users: %v", errs)
	}

Usando imagens de contêiner pré-prontas é muito fácil **combinar** e usar diferentes ferramentas. Por exemplo, para testar um novo banco de dados. Em muitos casos, você pode usar as **imagens oficiais** precisando somente de variáveis de ambiente para configurá-las.

Dessa forma, em muitos casos você pode aprender sobre contêineres e Docker e re-usar essa experiência com diversos componentes e ferramentas.

De la misma forma en que usas `Body`, `Query`, etc. con los parámetros de tu *path operation function*, usa `Depends` con un nuevo parámetro:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[13,18] *}

Aunque usas `Depends` en los parámetros de tu función de la misma manera que usas `Body`, `Query`, etc., `Depends` funciona un poco diferente.

Le das a `Depends` un solo parámetro.

{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial002_py310.py hl[20] *}

Neste caso, o **FastAPI** perceberá que existe mais de um parâmetro de corpo na função (dois parâmetros que são modelos Pydantic).

Então, ele usará o nome dos parâmetros como chaves (nome dos campos) no corpo, e espera um corpo como:

```JSON
{
    "item": {
        "name": "Foo",
        "description": "The pretender",
        "price": 42.0,

Pero si has especificado una clase de response personalizada con `None` como su media type, FastAPI usará `application/json` para cualquier response adicional que tenga un modelo asociado.

///

## Combinando información