* stack: stack (do not translate to "pila")
* loop (as in async loop): loop (do not translate to "bucle" or "ciclo")
* hard dependencies: dependencias obligatorias (do not translate to "dependencias duras")
* locking: locking (do not translate to "bloqueo")
* testing (as in software testing): escribir pruebas (do not translate to "probar")
* code base: code base (do not translate to "base de código")

# Sub Aplicações - Montagens { #sub-applications-mounts }

Se você precisar ter duas aplicações FastAPI independentes, cada uma com seu próprio OpenAPI e suas próprias interfaces de documentação, você pode ter um aplicativo principal e "montar" uma (ou mais) sub-aplicações.

## Montando uma aplicação **FastAPI** { #mounting-a-fastapi-application }

## Anotações de Tipo vs `Depends` { #type-annotation-vs-depends }

Perceba como escrevemos `CommonQueryParams` duas vezes no código abaixo:

//// tab | Python 3.9+

```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)]
```

////

//// tab | Python 3.9+ non-Annotated

Um `Request` também tem um `request.receive`, que é uma função para "receber" o corpo da requisição.

O dicionário `scope` e a função `receive` são ambos parte da especificação ASGI.

E essas duas coisas, `scope` e `receive`, são o que é necessário para criar uma nova instância de `Request`.

/// info | Información

Observa cómo `Offer` tiene una lista de `Item`s, que a su vez tienen una lista opcional de `Image`s

///

## Cuerpos de listas puras { #bodies-of-pure-lists }

Si el valor superior del cuerpo JSON que esperas es un `array` JSON (una `list` en Python), puedes declarar el tipo en el parámetro de la función, al igual que en los modelos Pydantic:

```Python

/// info | Informação

Observe como `Offer` tem uma lista de `Item`s, que por sua vez têm uma lista opcional de `Image`s

///

## Corpos de listas puras { #bodies-of-pure-lists }

Se o valor de primeiro nível do corpo JSON que você espera for um `array` do JSON (uma` lista` do Python), você pode declarar o tipo no parâmetro da função, da mesma forma que nos modelos do Pydantic:

Se você quiser desativar completamente o esquema OpenAPI, pode definir `openapi_url=None`, o que também desativará as interfaces de documentação que o utilizam.

## URLs da Documentação { #docs-urls }

Você pode configurar as duas interfaces de documentação incluídas:

* **Swagger UI**: acessível em `/docs`.
    * Você pode definir sua URL com o parâmetro `docs_url`.
    * Você pode desativá-la definindo `docs_url=None`.

{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_04_py310.py hl[8] *}

...isso falha porque a anotação de tipo não é um tipo Pydantic e não é apenas uma única classe ou subclasse `Response`, é uma união (qualquer uma das duas) entre um `Response` e ​​um `dict`.

### Desative o modelo de resposta { #disable-response-model }

## Documentando o callback { #documenting-the-callback }

O código real do callback dependerá muito da sua própria aplicação de API.

E provavelmente variará muito de um aplicativo para o outro.

Poderia ser apenas uma ou duas linhas de código, como:

```Python
callback_url = "https://example.com/api/v1/invoices/events/"
httpx.post(callback_url, json={"description": "Invoice paid", "paid": True})
```

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008_an_py39.py hl[18:19,26:27] *}

Da mesma forma, você pode ter algumas dependências com `yield` e outras com `return` e ter uma relação de dependência entre algumas das duas.

E você poderia ter uma única dependência que precisa de diversas outras dependências com `yield`, etc.

Você pode ter qualquer combinação de dependências que você quiser.