"Strict-Transport-Security": "max-age=31536000; includeSubDomains",
    "Vary": "Origin,Accept-Encoding",
    "X-Amz-Id-2": "dd9025bab4ad464b049177c95eb6ebf374d3b3fd1af9251148b658df7ac2e3e8",
    "X-Amz-Request-Id": "17CDC1F4D7E69123",
    "X-Content-Type-Options": "nosniff",
    "X-Xss-Protection": "1; mode=block"
  },
  "tags": {
    "objectLocation": {
      "name": "hosts",
      "poolId": 1,

		handlerFlags |= flag
	}

	// Get name of the handler using reflection.
	handlerName := getHandlerName(f, "adminAPIHandlers")

	var handler http.HandlerFunc = func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
		// Update request context with `logger.ReqInfo`.
		r = r.WithContext(newContext(r, w, handlerName))

		defer logger.AuditLog(r.Context(), w, r, mustGetClaimsFromToken(r))

Si quieres asegurar tu API, hay varias cosas mejores que puedes hacer, por ejemplo:

* Asegúrate de tener modelos Pydantic bien definidos para tus request bodies y responses.
* Configura los permisos y roles necesarios usando dependencias.
* Nunca guardes contraseñas en texto plano, solo hashes de contraseñas.

Используя только `BackgroundTasks` (а не `BackgroundTask`), его можно применять как параметр функции‑обработчика пути, и **FastAPI** сделает остальное за вас, как при использовании объекта `Request` напрямую.

По‑прежнему можно использовать один `BackgroundTask` в FastAPI, но тогда вам нужно создать объект в своём коде и вернуть Starlette `Response`, включающий его.

        from fastapi import FastAPI, Request, Response

        app = FastAPI()


        @app.middleware("http")
        async def add_process_time_header(
            request: Request, call_next: Callable[[Request], Awaitable[Response]]
        ) -> Response:
            start_time = time.time()
            response = await call_next(request)
            process_time = time.time() - start_time

Luego podemos crear un `AsyncClient` con la app y enviar requests asíncronos a ella, usando `await`.

{* ../../docs_src/async_tests/app_a_py39/test_main.py hl[9:12] *}

Esto es equivalente a:

```Python
response = client.get('/')
```

...que usábamos para hacer nuestros requests con el `TestClient`.

/// tip | Consejo

Nota que estamos usando async/await con el nuevo `AsyncClient`: el request es asíncrono.

///

* Validieren, dass es eine `item_id` im Pfad für `GET`- und `PUT`-Requests gibt.
* Validieren, ob die `item_id` vom Typ `int` für `GET`- und `PUT`-Requests ist.
    * Falls nicht, sieht der Client einen hilfreichen, klaren Fehler.
* Prüfen, ob es einen optionalen Query-Parameter namens `q` (wie in `http://127.0.0.1:8000/items/foo?q=somequery`) für `GET`-Requests gibt.
    * Da der `q`-Parameter mit `= None` deklariert ist, ist er optional.

{* ../../docs_src/header_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:14,18] *}

**FastAPI** **extraerá** los datos para **cada campo** de los **headers** en el request y te dará el modelo Pydantic que definiste.

## Revisa la Documentación { #check-the-docs }

Puedes ver los headers requeridos en la interfaz de documentación en `/docs`:

<div class="screenshot">

	ReqErr  uint64                   `json:"kms_req_error"`   // Number of requests that failed with a defined error
	ReqFail uint64                   `json:"kms_req_failure"` // Number of requests that failed with an undefined error
	Latency map[time.Duration]uint64 `json:"kms_resp_time"`   // Latency histogram of all requests
}

var defaultLatencyBuckets = []time.Duration{

			Time:         time.Now().UTC(),
		}
		return r
	}
	return nil
}

// AuditLog - logs audit logs to all audit targets.
func AuditLog(ctx context.Context, w http.ResponseWriter, r *http.Request, reqClaims map[string]any, filterKeys ...string) {
	auditTgts := AuditTargets()
	if len(auditTgts) == 0 {
		return
	}

	var entry audit.Entry
	if w != nil && r != nil {
		reqInfo := GetReqInfo(ctx)