Vous pouvez déclarer un `response_model`, en utilisant le code HTTP par défaut `200` (ou un code personnalisé si vous en avez besoin), puis déclarer des informations supplémentaires pour cette même réponse dans `responses`, directement dans le schéma OpenAPI.

## Conditional OpenAPI from settings and env vars

You can easily use the same Pydantic settings to configure your generated OpenAPI and the docs UIs.

For example:

```Python hl_lines="6  11"
{!../../../docs_src/conditional_openapi/tutorial001.py!}
```

Here we declare the setting `openapi_url` with the same default of `"/openapi.json"`.

# Sub Applications - Mounts

If you need to have two independent FastAPI applications, with their own independent OpenAPI and their own docs UIs, you can have a main app and "mount" one (or more) sub-application(s).

## Mounting a **FastAPI** application

"Mounting" means adding a completely "independent" application in a specific path, that then takes care of handling everything under that path, with the _path operations_ declared in that sub-application.

You can customize several metadata configurations in your **FastAPI** application.

## Metadata for API

You can set the following fields that are used in the OpenAPI specification and the automatic API docs UIs:

| Parameter | Type | Description |
|------------|------|-------------|
| `title` | `str` | The title of the API. |

* Traiter des données :
    * Par exemple, si vous recevez un fichier qui doit passer par un traitement lent, vous pouvez retourner une réponse «Accepted» (HTTP 202) puis faire le traitement en arrière-plan.


## Utiliser `BackgroundTasks`

Pour commencer, importez `BackgroundTasks` et définissez un paramètre dans votre *fonction de chemin* avec `BackgroundTasks` comme type déclaré.

{% endfor %}

</div>
{% endif %}

Je suis le créateur et le responsable de **FastAPI**. Vous pouvez en lire plus à ce sujet dans [Aide FastAPI - Obtenir de l'aide - Se rapprocher de l'auteur](help-fastapi.md#se-rapprocher-de-lauteur){.internal-link target=_blank}.

Ensuite, nous utilisons directement la requête et extrayons son contenu en tant qu'octets. Cela signifie que FastAPI n'essaiera même pas d'analyser le payload de la requête en tant que JSON.

Et nous analysons directement ce contenu YAML, puis nous utilisons à nouveau le même modèle Pydantic pour valider le contenu YAML :

```Python hl_lines="26-33"
{!../../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007.py!}
```

!!! tip "Astuce"

    * Ces certificats sont en fait acquis auprès de la tierce partie, et non "générés".
* Les certificats ont une durée de vie.
    * Ils expirent.
    * Puis ils doivent être renouvelés et acquis à nouveau auprès de la tierce partie.
* Le cryptage de la connexion se fait au niveau du protocole TCP.
    * C'est une couche en dessous de HTTP.

Mais vous devez d'abord lire le **Tutoriel - Guide d'utilisation** (ce que vous êtes en train de lire en ce moment).

* Esses esquemas farão parte do esquema OpenAPI, e utilizados nas <abbr title="User Interfaces">UIs</abbr> de documentação automática.

## Documentação automática

Os esquemas JSON dos seus modelos farão parte do esquema OpenAPI gerado para sua aplicação, e aparecerão na documentação interativa da API: