Então, na documentação de middlewares ASGI de terceiros, eles provavelmente dirão para você fazer algo como:

```Python
from unicorn import UnicornMiddleware

app = SomeASGIApp()

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

* Qualquer programa, qualquer código, **só pode fazer coisas** quando está sendo **executado**. Então, quando há um **processo em execução**.
* O processo pode ser **terminado** (ou "morto") por você, ou pelo sistema operacional. Nesse ponto, ele para de rodar/ser executado, e ele **não pode mais fazer coisas**.

  Alice was rather doubtful whether she ought not to lie down on
her face like the three gardeners, but she could not remember
ever having heard of such a rule at processions; `and besides,
what would be the use of a procession,' thought she, `if people
had all to lie down upon their faces, so that they couldn't see it?'
So she stood still where she was, and waited.

## Fijar tu versión de `fastapi`

Lo primero que debes hacer es "fijar" la versión de **FastAPI** que estás usando a la versión específica más reciente que sabes que funciona correctamente para tu aplicación.

Por ejemplo, digamos que estás utilizando la versión `0.112.0` en tu aplicación.

Porém nós queremos poder parametrizar o conteúdo fixo.

## Uma instância "chamável"

Em Python existe uma maneira de fazer com que uma instância de uma classe seja um "chamável".

Não propriamente a classe (que já é um chamável), mas a instância desta classe.

Para fazer isso, nós declaramos o método `__call__`:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py39.py hl[12] *}

        queryFieldConfig.setFacetFields(facetFields);

        // Test valid facet fields
        assertTrue(queryFieldConfig.isFacetField("category"));
        assertTrue(queryFieldConfig.isFacetField("type"));
        assertTrue(queryFieldConfig.isFacetField("author"));
        assertTrue(queryFieldConfig.isFacetField("date"));

        // Test invalid facet fields
        assertFalse(queryFieldConfig.isFacetField("invalid"));

/// info | Información

Ten en cuenta que los dataclasses no pueden hacer todo lo que los modelos de Pydantic pueden hacer.

Así que, podrías necesitar seguir usando modelos de Pydantic.

Pero si tienes un montón de dataclasses por ahí, este es un buen truco para usarlos para potenciar una API web usando FastAPI. 🤓

Vamos ver como nós podemos fazer isso funcionar.

## pytest.mark.anyio

Isso funciona da mesma forma que com os modelos Pydantic. E na verdade é alcançado da mesma maneira por baixo dos panos, usando Pydantic.

/// info | Informação

Lembre-se de que dataclasses não podem fazer tudo o que os modelos Pydantic podem fazer.

Então, você ainda pode precisar usar modelos Pydantic.

Mas se você tem um monte de dataclasses por aí, este é um truque legal para usá-las para alimentar uma API web usando FastAPI. 🤓

///

Sempre que você precisar que o cliente passe informações na requisição e não souber como, você pode pesquisar (no Google) como fazer isso no `httpx`, ou até mesmo como fazer isso com `requests`, já que o design do HTTPX é baseado no design do Requests.

Depois é só fazer o mesmo nos seus testes.

Por exemplo:

* Para passar um parâmetro *path* ou *query*, adicione-o à própria URL.