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Também podemos usar essa mesma abordagem para acessar o corpo da requisição em um manipulador de exceção.

Tudo que precisamos fazer é manipular a requisição dentro de um bloco `try`/`except`:

{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial002_an_py310.py hl[14,16] *}

5. Copie o diretório `./app` dentro do diretório `/code`.

    Como isso tem todo o código contendo o que **muda com mais frequência**, o **cache do Docker** não será usado para esse passo ou para **qualquer passo seguinte** facilmente.

O podrías tener alguna otra forma de comunicarte con el endpoint de WebSocket.

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Pero para este ejemplo, usaremos un documento HTML muy simple con algo de JavaScript, todo dentro de un string largo.

Esto, por supuesto, no es lo ideal y no lo usarías para producción.

En producción tendrías una de las opciones anteriores.

{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py310.py hl[6:9] *}

## Adicione a tarefa em segundo plano { #add-the-background-task }

Dentro da sua *função de operação de rota*, passe sua função de tarefa para o objeto de *tarefas em segundo plano* com o método `.add_task()`:

{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py310.py hl[14] *}

Insbesondere dass Uvicorn, Starlette und FastAPI zusammen verglichen werden (neben vielen anderen Tools).

Je einfacher das Problem, das durch das Tool gelöst wird, desto besser wird die Performanz sein. Und die meisten Benchmarks testen nicht die zusätzlichen Funktionen, die das Tool bietet.

Die Hierarchie ist wie folgt:

* **Uvicorn**: ein ASGI-Server

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//// tab | Info

... Sin embargo, las comillas dentro de fragmentos de código deben quedarse tal cual.

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## bloques de código { #code-blocks }

//// tab | Prueba

Un ejemplo de código Bash...

```bash
# Imprime un saludo al universo

Los contenidos que devuelvas desde tu *path operation function* se colocarán dentro de esa `Response`.

/// note | Nota

Si usas una clase de response sin media type, FastAPI esperará que tu response no tenga contenido, por lo que no documentará el formato del response en su OpenAPI generado.

///

{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py310.py hl[6:9] *}

## Agregar la tarea en segundo plano { #add-the-background-task }

Dentro de tu *path operation function*, pasa tu función de tarea al objeto de *background tasks* con el método `.add_task()`:

{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py310.py hl[14] *}

`.add_task()` recibe como argumentos:

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[31] *}

Observe que nós declaramos o tipo de `current_user` como o modelo Pydantic `User`.

Isso nos ajudará dentro da função com todo o preenchimento automático e verificações de tipo.

/// tip | Dica

Você pode se lembrar que corpos de requisição também são declarados com modelos Pydantic.

Crea metadata para tus etiquetas y pásala al parámetro `openapi_tags`:

{* ../../docs_src/metadata/tutorial004_py310.py hl[3:16,18] *}

Nota que puedes utilizar Markdown dentro de las descripciones, por ejemplo "login" se mostrará en negrita (**login**) y "fancy" se mostrará en cursiva (_fancy_).

/// tip | Consejo

No tienes que agregar metadata para todas las etiquetas que uses.

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