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

{* ../../docs_src/sub_applications/tutorial001_py310.py hl[11, 14:16] *}

### Monte a sub-aplicação { #mount-the-sub-application }

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

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

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

Isso requer instalar `a2wsgi`, por exemplo com `pip install a2wsgi`.

///

Você precisa importar o `WSGIMiddleware` de `a2wsgi`.

Em seguida, encapsule a aplicação WSGI (e.g. Flask) com o middleware.

E então monte isso sob um path.

{* ../../docs_src/wsgi/tutorial001_py310.py hl[1,3,23] *}

/// note | Nota

Anteriormente, recomendava-se usar `WSGIMiddleware` de `fastapi.middleware.wsgi`, mas agora está descontinuado.

/// info | Informação

Lembre-se de que dataclasses não podem fazer tudo o que os modelos Pydantic podem fazer.

Então, você ainda pode precisar usar modelos Pydantic.

Mas se você tem um monte de dataclasses por aí, este é um truque legal para usá-las para alimentar uma API web usando FastAPI. 🤓

///

## Dataclasses em `response_model` { #dataclasses-in-response-model }

Então, para equilibrar tudo, imagine a seguinte historinha:

> Você tem que limpar uma casa grande e suja.

*Sim, essa é toda a história*.

---

Não há espera 🕙 em lugar algum, apenas um monte de trabalho para ser feito, em múltiplos cômodos da casa.

└── static
    ├── redoc.standalone.js
    ├── swagger-ui-bundle.js
    └── swagger-ui.css
```

### Prover os arquivos estáticos { #serve-the-static-files }

* Importe `StaticFiles`.
* "Monte" a instância `StaticFiles()` em um caminho específico.

{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py310.py hl[7,11] *}

### Teste os arquivos estáticos { #test-the-static-files }

## Scripts

 - [Groovy](https://github.com/codelibs/fess-script-groovy)
 - [OGNL](https://github.com/codelibs/fess-script-ognl)

## Informações de Desenvolvimento

### Obter Código Fonte

1. Clone o repositório do Fess:
    ```
    $ cd ~/workspace
    $ git clone https://github.com/codelibs/fess.git
    ```

    avatarUrl: https://avatars.githubusercontent.com/u/171592363?u=96606606a45fa170427206199014f2a5a2a4920b&v=4
    url: https://github.com/LambdaTest-Inc
  - login: Ponte-Energy-Partners
    avatarUrl: https://avatars.githubusercontent.com/u/114745848?v=4
    url: https://github.com/Ponte-Energy-Partners
  - login: BoostryJP
    avatarUrl: https://avatars.githubusercontent.com/u/57932412?v=4
    url: https://github.com/BoostryJP
  - login: acsone

Com isso, mesmo que você receba uma requisição contendo dados duplicados, ela será convertida em um conjunto de itens exclusivos.

E sempre que você enviar esses dados como resposta, mesmo se a fonte tiver duplicatas, eles serão gerados como um conjunto de itens exclusivos.

E também teremos anotações/documentação em conformidade.

## Modelos aninhados { #nested-models }

ction(){return"[hoxe "+(1!==this.hours()?"\xe1s":"\xe1")+"] LT"},nextDay:function(){return"[ma\xf1\xe1 "+(1!==this.hours()?"\xe1s":"\xe1")+"] LT"},nextWeek:function(){return"dddd ["+(1!==this.hours()?"\xe1s":"a")+"] LT"},lastDay:function(){return"[onte "+(1!==this.hours()?"\xe1":"a")+"] LT"},lastWeek:function(){return"[o] dddd [pasado "+(1!==this.hours()?"\xe1s":"a")+"] LT"},sameElse:"L"},relativeTime:{future:function(e){return 0===e.indexOf("un")?"n"+e:"en "+e},past:"hai %s",s:"uns segundos",ss:"%d...