```Python
from unicorn import UnicornMiddleware

app = SomeASGIApp()

new_app = UnicornMiddleware(app, some_config="rainbow")
```

Pero FastAPI (en realidad Starlette) proporciona una forma más simple de hacerlo que asegura que los middlewares internos manejen errores del servidor y los controladores de excepciones personalizadas funcionen correctamente.

Para eso, usas `app.add_middleware()` (como en el ejemplo para CORS).

```Python

```

Esto da como resultado el siguiente orden de ejecución:

* **Request**: MiddlewareB → MiddlewareA → ruta

* **Response**: ruta → MiddlewareA → MiddlewareB

Este comportamiento de apilamiento asegura que los middlewares se ejecuten en un orden predecible y controlable.

## Otros middlewares { #other-middlewares }

* Convertir el modelo copiado en algo que pueda almacenarse en tu base de datos (por ejemplo, usando el `jsonable_encoder`).
    * Esto es comparable a usar el método `.model_dump()` del modelo de nuevo, pero asegura (y convierte) los valores a tipos de datos que pueden convertirse a JSON, por ejemplo, `datetime` a `str`.
* Guardar los datos en tu base de datos.
* Devolver el modelo actualizado.

```Python
with open("./somefile.txt") as f:
    contents = f.read()
    print(contents)
```

Internamente, `open("./somefile.txt")` crea un objeto llamado "Context Manager".

Cuando el bloque `with` termina, se asegura de cerrar el archivo, incluso si hubo excepciones.

Cuando creas una dependencia con `yield`, **FastAPI** creará internamente un context manager para ella y lo combinará con algunas otras herramientas relacionadas.

```console
$ source .venv/Scripts/activate
```

</div>

////

/// tip | Consejo

Cada vez que instales un **nuevo paquete** en ese entorno, **activa** el entorno de nuevo.

Hola de nuevo.

////

//// tab | Información

La única regla estricta para los encabezados es que el LLM deje la parte del hash dentro de llaves sin cambios, lo que asegura que los enlaces no se rompan.

Consulta la sección `### Headings` en el prompt general en `scripts/translate.py`.

Para instrucciones específicas del idioma, mira p. ej. la sección `### Headings` en `docs/de/llm-prompt.md`.

Crearemos una **dependencia de FastAPI** con `yield` que proporcionará una nueva `Session` para cada request. Esto es lo que asegura que usemos una sola session por request. 🤓

Luego creamos una dependencia `Annotated` `SessionDep` para simplificar el resto del código que usará esta dependencia.

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 <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Security_through_obscurity" class="external-link" target="_blank">Seguridad mediante oscuridad</a>.

Ahora que tenemos todo el flujo de seguridad, hagamos que la aplicación sea realmente segura, usando tokens <abbr title="JSON Web Tokens">JWT</abbr> y hashing de contraseñas seguras.

Este código es algo que puedes usar realmente en tu aplicación, guardar los hashes de las contraseñas en tu base de datos, etc.

Para manejar eso, primero convertimos el `username` y `password` a `bytes` codificándolos con UTF-8.

Luego podemos usar `secrets.compare_digest()` para asegurar que `credentials.username` es `"stanleyjobson"`, y que `credentials.password` es `"swordfish"`.

{* ../../docs_src/security/tutorial007_an_py39.py hl[1,12:24] *}

Esto sería similar a:

```Python