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/// tip | Consejo

Podrías usar la misma técnica para extender el JSON Schema y añadir tu propia información extra personalizada.

Por ejemplo, podrías usarlo para añadir metadatos para una interfaz de usuario frontend, etc.

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/// info | Información

El `name="static"` le da un nombre que puede ser utilizado internamente por **FastAPI**.

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

## Más info { #more-info }

Así que, incluso con el código anterior que no usa Pydantic explícitamente, FastAPI está usando Pydantic para convertir esos dataclasses estándar en su propia versión de dataclasses de Pydantic.

Y por supuesto, soporta lo mismo:

* validación de datos
* serialización de datos
* documentación de datos, etc.

# Sub Aplicaciones - Mounts { #sub-applications-mounts }

Si necesitas tener dos aplicaciones de **FastAPI** independientes, cada una con su propio OpenAPI independiente y su propia interfaz de docs, puedes tener una aplicación principal y "montar" una (o más) sub-aplicación(es).

## Montar una aplicación **FastAPI** { #mounting-a-fastapi-application }

* `swagger_js_url`: la URL donde el HTML para tu documentación de Swagger UI puede obtener el archivo **JavaScript**. **Este es el que tu propia aplicación está sirviendo ahora**.
* `swagger_css_url`: la URL donde el HTML para tu documentación de Swagger UI puede obtener el archivo **CSS**. **Este es el que tu propia aplicación está sirviendo ahora**.

Y de manera similar para ReDoc...

Te mostraré cómo **construir tu propia imagen desde cero** para ejecutar un solo proceso de Uvicorn. Es un proceso sencillo y probablemente es lo que querrías hacer al usar un sistema de gestión de contenedores distribuido como **Kubernetes**.

## Resumen { #recap }

Así, probablemente tendrás un código más limpio.

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## Segunda dependencia, "dependable" y "dependant" { #second-dependency-dependable-and-dependant }

Luego puedes crear otra función de dependencia (un "dependable") que al mismo tiempo declare una dependencia propia (por lo que también es un "dependant"):

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[13] *}

Centrémonos en los parámetros declarados:

## Acerca de las integraciones de terceros { #about-third-party-integrations }

En este ejemplo estamos usando el flujo de OAuth2 "password".

Esto es apropiado cuando estamos iniciando sesión en nuestra propia aplicación, probablemente con nuestro propio frontend.

Porque podemos confiar en ella para recibir el `username` y `password`, ya que la controlamos.

Por ejemplo, el login de Google usa OpenID Connect (que internamente usa OAuth2).

Pero el login de Facebook no soporta OpenID Connect. Tiene su propia versión de OAuth2.

### OpenID (no "OpenID Connect") { #openid-not-openid-connect }

Hubo también una especificación "OpenID". Que intentaba resolver lo mismo que **OpenID Connect**, pero no estaba basada en OAuth2.