* Deep Learning: Deep Learning (do not translate to "Aprendizaje Profundo")
* callback hell: callback hell (do not translate to "infierno de callbacks")
* tip: Consejo (do not translate to "tip")
* check: Revisa (do not translate to "chequea" or "comprobación)
* Cross-Origin Resource Sharing: Cross-Origin Resource Sharing (do not translate to "Compartición de Recursos de Origen Cruzado")

{* ../../docs_src/path_params/tutorial002_py310.py hl[7] *}

En este caso, `item_id` se declara como un `int`.

/// check | Revisa

Esto te dará soporte del editor dentro de tu función, con chequeo de errores, autocompletado, etc.

///

/// info | Información

Ten en cuenta que `response_description` se refiere específicamente al response, mientras que `description` se refiere a la *path operation* en general.

///

/// check | Revisa

OpenAPI especifica que cada *path operation* requiere una descripción de response.

Entonces, si no proporcionas una, **FastAPI** generará automáticamente una de "Response exitoso".

///

Para esto, usas el `TestClient` en un statement `with`, conectándote al WebSocket:

{* ../../docs_src/app_testing/tutorial002_py310.py hl[27:31] *}

/// note | Nota

Para más detalles, revisa la documentación de Starlette sobre [probar WebSockets](https://www.starlette.dev/testclient/#testing-websocket-sessions).

Si necesitas algo fácil de integrar con FastAPI pero que sea más robusto, soportado por Redis, PostgreSQL u otros, revisa [encode/broadcaster](https://github.com/encode/broadcaster).

///

## Más información { #more-info }

Para aprender más sobre las opciones, revisa la documentación de Starlette para:

* [La clase `WebSocket`](https://www.starlette.dev/websockets/).

### Sobrescribir el método { #override-the-method }

Ahora puedes reemplazar el método `.openapi()` por tu nueva función.

{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[29] *}

### Revisa { #check-it }

Una vez que vayas a [http://127.0.0.1:8000/redoc](http://127.0.0.1:8000/redoc) verás que estás usando tu logo personalizado (en este ejemplo, el logo de **FastAPI**):

Se aconseja usar el paquete `a2wsgi` en su lugar. El uso sigue siendo el mismo.

Solo asegúrate de tener instalado el paquete `a2wsgi` e importar `WSGIMiddleware` correctamente desde `a2wsgi`.

///

## Revisa { #check-it }

Ahora, cada request bajo el path `/v1/` será manejado por la aplicación Flask.

Y el resto será manejado por **FastAPI**.

Esto es porque se espera que **tus usuarios** definan el actual **URL path** donde quieren recibir la request del webhook de alguna otra manera (por ejemplo, un panel web).

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

Ahora puedes iniciar tu app e ir a [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs).

Todos estos parámetros pueden ser diferentes a "`static`", ajústalos según las necesidades y detalles específicos de tu propia aplicación.

## Más info { #more-info }

En tu aplicación de nivel superior, `app`, monta la sub-aplicación, `subapi`.

En este caso, se montará en el path `/subapi`:

{* ../../docs_src/sub_applications/tutorial001_py310.py hl[11, 19] *}

### Revisa la documentación automática de la API { #check-the-automatic-api-docs }

Ahora, ejecuta el comando `fastapi`:

<div class="termy">

```console
$ fastapi dev