* **Starlette**:
    * Terá a melhor performance, depois do Uvicorn. De fato, Starlette utiliza Uvicorn para rodar. Então, ele provavelmente será "mais lento" que Uvicorn por ter que executar mais código.
    * Mas ele fornece a você as ferramentas para construir aplicações _web_ simples, com roteamento baseado em caminhos, etc.

Como estas claves no necesariamente tienen que ser parte de la especificación de OpenAPI, algunas herramientas de OpenAPI, por ejemplo [el validador de OpenAPI](https://validator.swagger.io/), podrían no funcionar con tu esquema generado.

///

## Resumen

Puedes utilizar `Field` de Pydantic para declarar validaciones adicionales y metadatos para los atributos del modelo.

## Dependencias para grupos de *path operations*

package clause_test

import (
	"fmt"
	"testing"

	"gorm.io/gorm/clause"
)

func TestReturning(t *testing.T) {
	results := []struct {
		Clauses []clause.Interface
		Result  string
		Vars    []interface{}
	}{
		{
			[]clause.Interface{clause.Select{}, clause.From{}, clause.Returning{
				[]clause.Column{clause.PrimaryColumn},
			}},
			"SELECT * FROM `users` RETURNING `users`.`id`", nil,
		}, {

Pero cuando los declaras con tipos de Python (en el ejemplo anterior, como `int`), son convertidos a ese tipo y validados respecto a él.

Todo el mismo proceso que se aplica para los parámetros de path también se aplica para los parámetros de query:

* Soporte del editor (obviamente)
* <abbr title="convirtiendo el string que viene de un request HTTP en datos de Python">"Parsing"</abbr> de datos
* Validación de datos

Pero recuerda que cuando importas `Query`, `Path`, `Header`, y otros de `fastapi`, en realidad son funciones que retornan clases especiales.

///

/// info | Información

Para declarar headers, necesitas usar `Header`, porque de otra forma los parámetros serían interpretados como parámetros de query.

///

## Conversión automática

* `frozenset`:
    * Em requisições e respostas, será tratado da mesma forma que um `set`:
        * Nas requisições, uma lista será lida, eliminando duplicadas e convertendo-a em um `set`.
        * Nas respostas, o `set` será convertido para uma `list`.

	sql := DB.Dialector.Explain(stmt.SQL.String(), stmt.Vars...)
	if !regexp.MustCompile(`.*age.*=8,`).MatchString(sql) {
		t.Errorf("Failed to generate sql, got %v", sql)
	}

	stmt = dryRunDB.Model(&user).Where("id = ?", 1).Updates(map[string]interface{}{"age": ageUint64(10241024)}).Statement
	sql = DB.Dialector.Explain(stmt.SQL.String(), stmt.Vars...)
	if !regexp.MustCompile(`.*age.*=10241024,`).MatchString(sql) {

Como você viu em [Sub Applications - Mounts](sub-applications.md){.internal-link target=_blank} e [Behind a Proxy](behind-a-proxy.md){.internal-link target=_blank}, 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 o `WSGIMiddleware`

Você precisa importar o `WSGIMiddleware`.

# How To - Recetas

Aquí verás diferentes recetas o guías de "cómo hacer" para **varios temas**.

La mayoría de estas ideas serían más o menos **independientes**, y en la mayoría de los casos solo deberías estudiarlas si aplican directamente a **tu proyecto**.

Si algo parece interesante y útil para tu proyecto, adelante y revísalo, pero de lo contrario, probablemente puedas simplemente omitirlas.

/// tip | Consejo