{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[25] *}

## Obtener el usuario { #get-the-user }

`get_current_user` usará una función de utilidad (falsa) que creamos, que toma un token como un `str` y devuelve nuestro modelo de Pydantic `User`:

2. `pydantic.dataclasses` es un reemplazo directo para `dataclasses`.

3. El dataclass `Author` incluye una lista de dataclasses `Item`.

4. El dataclass `Author` se usa como el parámetro `response_model`.

5. Puedes usar otras anotaciones de tipos estándar con dataclasses como el request body.

    En este caso, es una lista de dataclasses `Item`.

6. Aquí estamos regresando un diccionario que contiene `items`, que es una lista de dataclasses.

Mas uma vez que você saiba o básico de HTTPS para desenvolvedores, você pode combinar e configurar diferentes ferramentas facilmente para gerenciar tudo de uma forma simples.

Si hay una falla de seguridad en tu código, seguirá existiendo.

Ocultar la documentación solo hace que sea más difícil entender cómo interactuar con tu API y podría dificultar más depurarla en producción. Podría considerarse simplemente una forma de [Seguridad mediante oscuridad](https://en.wikipedia.org/wiki/Security_through_obscurity).

Puedes:

* [Seguirme en **GitHub**](https://github.com/tiangolo).
    * Ver otros proyectos de Código Abierto que he creado y que podrían ayudarte.
    * Seguirme para ver cuándo creo un nuevo proyecto de Código Abierto.
* [Seguirme en **X (Twitter)**](https://x.com/tiangolo) o [Mastodon](https://fosstodon.org/@tiangolo).
    * Contarme cómo usas FastAPI (me encanta oír eso).

# Adicionando WSGI - Flask, Django, entre outros { #including-wsgi-flask-django-others }

Como você viu em [Subaplicações - Montagens](sub-applications.md) e [Atrás de um Proxy](behind-a-proxy.md), você pode montar aplicações WSGI.

Para isso, você pode utilizar o `WSGIMiddleware` para encapsular a sua aplicação WSGI, como por exemplo Flask, Django, etc.

## Usando `WSGIMiddleware` { #using-wsgimiddleware }

/// info | Informação

Puedes usar los mismos tipos integrados como genéricos (con corchetes y tipos dentro):

* `list`
* `tuple`
* `set`
* `dict`

#### Lista { #list }

Por ejemplo, vamos a definir una variable para ser una `list` de `str`.

Declara la variable, con la misma sintaxis de dos puntos (`:`).

Como tipo, pon `list`.

```Python
with open("file.txt") as file:
    file.read()
```

En versiones recientes de Python, también hay un **async context manager**. Lo usarías con `async with`:

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

* Descomprimir corpos de requisição comprimidos com gzip.
* Registrar automaticamente todos os corpos de requisição.

## Manipulando codificações de corpo de requisição personalizadas { #handling-custom-request-body-encodings }

Vamos ver como usar uma subclasse personalizada de `Request` para descomprimir requisições gzip.

Al desplegar aplicaciones probablemente querrás tener algo de **replicación de procesos** para aprovechar **múltiples núcleos** y poder manejar más requests.

Como viste en el capítulo anterior sobre [Conceptos de Despliegue](concepts.md), hay múltiples estrategias que puedes usar.

Aquí te mostraré cómo usar **Uvicorn** con **worker processes** usando el comando `fastapi` o el comando `uvicorn` directamente.

/// info | Información