cumva
curând
curînd
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deci
deja
deoarece
departe
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din
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drept
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fără
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fiecare
fii
fim
fiţi
iar
ieri
îi
îl
îmi
împotriva
în 
înainte
înaintea
încât
încît
încotro
între
întrucât

De la misma manera, esta base de datos no recibiría un modelo de Pydantic (un objeto con atributos), solo un `dict`.

Puedes usar `jsonable_encoder` para eso.

Recibe un objeto, como un modelo de Pydantic, y devuelve una versión compatible con JSON:

{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}

En este ejemplo, convertiría el modelo de Pydantic a un `dict`, y el `datetime` a un `str`.

Vamos a revisar esos conceptos de despliegue de antes:

* Seguridad - HTTPS
* Ejecución al inicio
* Reinicios
* **Replicación (el número de procesos en ejecución)**
* Memoria
* Pasos previos antes de empezar

Hasta este punto, con todos los tutoriales en la documentación, probablemente has estado ejecutando un **programa de servidor**, por ejemplo, usando el comando `fastapi`, que ejecuta Uvicorn, corriendo un **solo proceso**.

//// tab | Teste

Este é um trecho de código: `foo`. E este é outro trecho de código: `bar`. E mais um: `baz quux`.

////

//// tab | Informação

O conteúdo dos trechos de código deve ser deixado como está.

Veja a seção `### Content of code snippets` no prompt geral em `scripts/translate.py`.

////

## Citações { #quotes }

//// tab | Teste

{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[63:66] *}

Pelo motivo de estarmos declarando estes escopos, eles aparecerão nos documentos da API quando você se autenticar/autorizar.

E você poderá selecionar quais escopos você deseja dar acesso: `me` e `items`.

Este é o mesmo mecanismo utilizado quando você adiciona permissões enquanto se autentica com o Facebook, Google, GitHub, etc:

{* ../../docs_src/path_params/tutorial002_py310.py hl[7] *}

Neste caso, `item_id` é declarado como um `int`.

/// check | Verifique
Isso fornecerá suporte do editor dentro da sua função, com verificações de erros, preenchimento automático, etc.
///

## Dados <dfn title="também conhecido como: serialização, parsing, marshalling">conversão</dfn> { #data-conversion }

De esta manera, no tienes que saber de antemano cuáles son los nombres válidos de campo/atributo (como sería el caso con modelos Pydantic).

Esto sería útil si deseas recibir claves que aún no conoces.

---

Otro caso útil es cuando deseas tener claves de otro tipo (por ejemplo, `int`).

Eso es lo que vamos a ver aquí.

En ese caso, se aplicarán a todas las *path operations* en la aplicación:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial012_an_py310.py hl[17] *}

Y todas las ideas en la sección sobre [agregar `dependencies` a los *path operation decorators*](dependencies-in-path-operation-decorators.md) siguen aplicándose, pero en este caso, a todas las *path operations* en la app.

**FastAPI** creará el objeto de tipo `BackgroundTasks` por ti y lo pasará como ese parámetro.

## Crear una función de tarea { #create-a-task-function }

Crea una función para que se ejecute como la tarea en segundo plano.

Es solo una función estándar que puede recibir parámetros.

Puede ser una función `async def` o una función normal `def`, **FastAPI** sabrá cómo manejarla correctamente.

Y luego también leíste cómo manejar [CORS con el `CORSMiddleware`](../tutorial/cors.md).

En esta sección veremos cómo usar otros middlewares.

## Agregando middlewares ASGI { #adding-asgi-middlewares }