/// info | "Detalhes Técnicos"

**Observação**: este é um detalhe muito técnico que você provavelmente pode **simplesmente pular**.

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Os `APIRouter`s não são "montados", eles não são isolados do resto do aplicativo.

Isso ocorre porque queremos incluir suas *operações de rota* no esquema OpenAPI e nas interfaces de usuário.

Essa sub-aplicação é apenas outra aplicação FastAPI padrão, mas esta é a que será "montada":

```Python hl_lines="11  14-16"
{!../../docs_src/sub_applications/tutorial001.py!}
```

### Monte a sub-aplicação

Na sua aplicação de nível superior, `app`, monte a sub-aplicação, `subapi`.

Neste caso, ela será montada no caminho `/subapi`:

```Python hl_lines="11  19"
{!../../docs_src/sub_applications/tutorial001.py!}

Isso é diferente de usar um `APIRouter`, pois um aplicativo montado é completamente independente. A OpenAPI e a documentação do seu aplicativo principal não incluirão nada do aplicativo montado, etc.

Você pode ler mais sobre isso no **Guia Avançado do Usuário**.

## Detalhes

O primeiro `"/static"` refere-se à subrota em que este "subaplicativo" será "montado". Portanto, qualquer caminho que comece com `"/static"` será tratado por ele.

Agora a sua API possui o poder de contrar o seu próprio <abbr title="Isso é uma brincadeira, só por precaução. Isso não tem nada a ver com consentimentos de cookies, mas é engraçado que até a API consegue rejeitar os coitados dos cookies. Coma um biscoito. 🍪">consentimento de cookie</abbr>. 🤪🍪


 Você pode utilizar a configuração do modelo Pydantic para `proibir` qualquer campo `extra`.


//// tab | Python 3.9+

{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial004.py hl[9] *}

e então ele não será incluído no OpenAPI schema.

## Montando uma sub-aplicação

                            "application/json": {



...
```

#### Para que serve o OpenAPI

O *schema* OpenAPI é o que possibilita os dois sistemas de documentação interativos mostrados.

E existem dezenas de alternativas, todas baseadas em OpenAPI. Você pode facilmente adicionar qualquer uma dessas alternativas à sua aplicação criada com **FastAPI**.

    * Puedes tener objetos de **JSON profundamente anidados** y que todos sean validados y anotados.
* **Extensible**:
    * Pydantic permite que se definan tipos de datos a la medida o puedes extender la validación con métodos en un modelo decorado con el <abbr title="en inglés: validator decorator"> decorador de validación</abbr>.

    * Validadores permitem que esquemas de dados complexos sejam limpos e facilmente definidos, conferidos e documentados como JSON Schema.
    * Você pode ter **JSONs aninhados** profundamente e tê-los todos validados e anotados.
* **Extensível**:
    * Pydantic permite que tipos de dados personalizados sejam definidos ou você pode estender a validação com métodos em um modelo decorado com seu decorador de validador.