*
 */
class SmbTreeConnectionTrace extends SmbTreeConnection {

    SmbTreeConnectionTrace(final CIFSContext ctx) {
        super(ctx);
    }

    SmbTreeConnectionTrace(final SmbTreeConnection conn) {
        super(conn);
    }

    @Override
    protected void finalize() throws Throwable {
        checkRelease();
    }

Para una **API web**, normalmente implica ponerla en una **máquina remota**, con un **programa de servidor** que proporcione buen rendimiento, estabilidad, etc., para que tus **usuarios** puedan **acceder** a la aplicación de manera eficiente y sin interrupciones o problemas.

Así que, puedes usarlo con:

{* ../../docs_src/path_params/tutorial004_py310.py hl[6] *}

/// tip | Consejo

Podrías necesitar que el parámetro contenga `/home/johndoe/myfile.txt`, con una barra inclinada (`/`) inicial.

En ese caso, la URL sería: `/files//home/johndoe/myfile.txt`, con una doble barra inclinada (`//`) entre `files` y `home`.

         *
         * @param con the HttpURLConnection
         */
        @Override
        public void accept(final HttpURLConnection con) {
            try {
                response.setEncoding(encoding);
                response.setHttpStatusCode(con.getResponseCode());
                response.setHeaders(con.getHeaderFields());
            } catch (final Exception e) {

Pero hay varios casos en los que podrías beneficiarte de usar `UploadFile`.

## Parámetros de Archivo con `UploadFile` { #file-parameters-with-uploadfile }

Define un parámetro de archivo con un tipo de `UploadFile`:

{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py310.py hl[14] *}

Usar `UploadFile` tiene varias ventajas sobre `bytes`:

func (p *Parser) append(prog *obj.Prog, cond string, doLabel bool) {
	if cond != "" {
		switch p.arch.Family {
		case sys.ARM:
			if !arch.ARMConditionCodes(prog, cond) {
				p.errorf("unrecognized condition code .%q", cond)
				return
			}

		case sys.ARM64:
			if !arch.ARM64Suffix(prog, cond) {
				p.errorf("unrecognized suffix .%q", cond)
				return
			}

		case sys.AMD64, sys.I386:

Declaras la "forma" de los datos como clases con atributos.

Y cada atributo tiene un tipo.

Entonces creas un instance de esa clase con algunos valores y validará los valores, los convertirá al tipo adecuado (si es el caso) y te dará un objeto con todos los datos.

Y obtienes todo el soporte del editor con ese objeto resultante.

Un ejemplo de la documentación oficial de Pydantic:

# Middleware { #middleware }

Puedes añadir middleware a las aplicaciones de **FastAPI**.

Un "middleware" es una función que trabaja con cada **request** antes de que sea procesada por cualquier *path operation* específica. Y también con cada **response** antes de devolverla.

* Toma cada **request** que llega a tu aplicación.
* Puede entonces hacer algo a esa **request** o ejecutar cualquier código necesario.

    - 🦇 Soporte para modo oscuro.
- 🐋 [Docker Compose](https://www.docker.com) para desarrollo y producción.
- 🔒 Hashing seguro de contraseñas por defecto.
- 🔑 Autenticación con tokens JWT.
- 📫 Recuperación de contraseñas basada en email.
- ✅ Pruebas con [Pytest](https://pytest.org).
- 📞 [Traefik](https://traefik.io) como proxy inverso / load balancer.

## Campos de lista con parámetro de tipo { #list-fields-with-type-parameter }

Pero Python tiene una forma específica de declarar listas con tipos internos, o "parámetros de tipo":

### Declarar una `list` con un parámetro de tipo { #declare-a-list-with-a-type-parameter }

Para declarar tipos que tienen parámetros de tipo (tipos internos), como `list`, `dict`, `tuple`,
pasa el/los tipo(s) interno(s) como "parámetros de tipo" usando corchetes: `[` y `]`