<span style="background-color:#007166"><font color="#D3D7CF"> tip </font></span>  Running in development mode, for production use:
             <b>fastapi run</b>

             Logs:

```

</div>

Open your browser at [http://127.0.0.1:8000](http://127.0.0.1:8000).

There you can set:

* The "Item ID", used in the path.
* The "Token" used as a query parameter.

/// tip

Notice that the query `token` will be handled by a dependency.

///

With that you can connect the WebSocket and then send and receive messages:

<img src="/img/tutorial/websockets/image05.png">

```

</div>

Откройте браузер по адресу [http://127.0.0.1:8000](http://127.0.0.1:8000).

Там вы можете задать:

* "Item ID", используемый в пути.
* "Token", используемый как query-параметр.

/// tip | Подсказка

Обратите внимание, что query-параметр `token` будет обработан в зависимости.

///

Теперь вы можете подключиться к веб-сокету и начинать отправку и получение сообщений:

Em seguida, crie atributos de classe com valores fixos, que serão os valores válidos disponíveis:

{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[1,6:9] *}

/// tip | Dica
Se você está se perguntando, "AlexNet", "ResNet" e "LeNet" são apenas nomes de modelos de Aprendizado de Máquina <dfn title="Tecnicamente, arquiteturas de modelos de Deep Learning">modelos</dfn>.
///

导入 `Enum` 并创建继承自 `str` 和 `Enum` 的子类。

通过从 `str` 继承，API 文档就能把值的类型定义为**字符串**，并且能正确渲染。

然后，创建包含固定值的类属性，这些固定值是可用的有效值：

{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[1,6:9] *}

/// tip | 提示

**AlexNet**、**ResNet**、**LeNet** 是机器学习<dfn title="技术上来说是深度学习模型架构">模型</dfn>的名字。

///

### 声明路径参数 { #declare-a-path-parameter }

使用 Enum 类（`ModelName`）创建使用类型注解的路径参数：

# 進階安全性 { #advanced-security }

## 額外功能 { #additional-features }

除了[教學 - 使用者指南：安全性](../../tutorial/security/index.md)中涵蓋的內容外，還有一些用來處理安全性的額外功能。

/// tip

以下各節**不一定是「進階」**內容。

而且你的情境很可能可以在其中找到解決方案。

///

## 請先閱讀教學 { #read-the-tutorial-first }

以下各節假設你已閱讀主要的[教學 - 使用者指南：安全性](../../tutorial/security/index.md)。

    # Copy the wheel that was just created
    tfrun bash -c "$TFCI_FIND_BIN ./bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package -iname "${wheel_name}*.whl" -printf '%T+ %p\n' | sort | tail -n 1 | awk '{print \$2}' | xargs -I {} cp {} $TFCI_OUTPUT_DIR"
  done
fi

if [[ "$TFCI_ARTIFACT_STAGING_GCS_ENABLE" == 1 ]]; then
  # Note: -n disables overwriting previously created files.

```

</div>

Abre tu navegador en [http://127.0.0.1:8000](http://127.0.0.1:8000).

Ahí puedes establecer:

* El "ID del Ítem", usado en el path.
* El "Token" usado como un parámetro query.

/// tip | Consejo

Nota que el query `token` será manejado por una dependencia.

///

Con eso puedes conectar el WebSocket y luego enviar y recibir mensajes:

<img src="/img/tutorial/websockets/image05.png">

FastAPI는 또한 "PATCH" 버전 변경은 버그 수정과 하위 호환성이 깨지지 않는 변경을 위한 것이라는 관례를 따릅니다.

/// tip | 팁

"PATCH"는 마지막 숫자입니다. 예를 들어 `0.2.3`에서 PATCH 버전은 `3`입니다.

///

따라서 다음과 같이 버전을 고정할 수 있어야 합니다:

```txt
fastapi>=0.45.0,<0.46.0
```

하위 호환성이 깨지는 변경과 새로운 기능은 "MINOR" 버전에 추가됩니다.

/// tip | 팁

"MINOR"는 가운데 숫자입니다. 예를 들어 `0.2.3`에서 MINOR 버전은 `2`입니다.

///

* 一个函数 `call_next`，它会把 `request` 作为参数接收。
    * 这个函数会把 `request` 传递给相应的*路径操作*。
    * 然后它返回由相应*路径操作*生成的 `response`。
* 在返回之前，你可以进一步修改 `response`。

{* ../../docs_src/middleware/tutorial001_py310.py hl[8:9,11,14] *}

/// tip

请记住可以[使用 `X-` 前缀](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Headers)添加专有自定义请求头。