Podría ser solo una o dos líneas de código, como:

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

**FastAPI** proporciona los mismos `starlette.responses` como `fastapi.responses` solo como una conveniencia para ti, el desarrollador. Pero la mayoría de los responses disponibles vienen directamente de Starlette.

Y como el `Response` se puede usar frecuentemente para establecer headers y cookies, **FastAPI** también lo proporciona en `fastapi.Response`.

///

also need rules from [Okio][okio] which is a dependency of this library.

 [okhttp3_pro]: https://raw.githubusercontent.com/square/okhttp/master/okhttp/okhttp3.pro

{* ../../docs_src/sub_applications/tutorial001.py hl[3, 6:8] *}

### Sub-aplicación

Luego, crea tu sub-aplicación, y sus *path operations*.

Esta sub-aplicación es solo otra aplicación estándar de FastAPI, pero es la que se "montará":

{* ../../docs_src/sub_applications/tutorial001.py hl[11, 14:16] *}

### Montar la sub-aplicación

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

Este proveedor podría estar cobrándote por cada request, y llamarlo podría tomar más tiempo adicional que si tuvieras un usuario de prueba fijo para los tests.

Probablemente quieras probar el proveedor externo una vez, pero no necesariamente llamarlo para cada test que se realice.

En este caso, puedes sobrescribir la dependencia que llama a ese proveedor y usar una dependencia personalizada que devuelva un usuario de prueba, solo para tus tests.

    if (charset.equals(UTF_8)) {
      int utf16Length = input.length();
      int h1 = seed;
      int i = 0;
      int len = 0;

      // This loop optimizes for pure ASCII.
      while (i + 4 <= utf16Length) {
        char c0 = input.charAt(i);
        char c1 = input.charAt(i + 1);
        char c2 = input.charAt(i + 2);
        char c3 = input.charAt(i + 3);

* `/users/{user_id}/activate`
* `/items/pro/`

⤴️ 👆 💪 🚮 🎏 ✔ 📄 🔠 👫 ⏮️ 🔗 & 🎧-🔗:

```mermaid
graph TB

current_user(["current_user"])
active_user(["active_user"])
admin_user(["admin_user"])
paying_user(["paying_user"])

public["/items/public/"]
private["/items/private/"]
activate_user["/users/{user_id}/activate"]
pro_items["/items/pro/"]

current_user --> active_user

Зная это, Python может пока переключиться на выполнение других задач 🔀 ⏯
(например получение следующего запроса).<!--http://new.gramota.ru/spravka/buro/search-answer?s=296614-->

Чтобы ключевое слово `await` сработало, оно должно находиться внутри функции,
которая поддерживает асинхронность. Для этого вам просто нужно объявить её как `async def`:

```Python hl_lines="1"

También podrías usar `from starlette.templating import Jinja2Templates`.

**FastAPI** proporciona el mismo `starlette.templating` como `fastapi.templating`, solo como una conveniencia para ti, el desarrollador. Pero la mayoría de los responses disponibles vienen directamente de Starlette. Lo mismo con `Request` y `StaticFiles`.

///

## Escribiendo plantillas

Fess está basado en [OpenSearch](https://github.com/opensearch-project/OpenSearch), pero no se requiere conocimiento o experiencia en OpenSearch. Fess proporciona una GUI de administración fácil de usar para configurar el sistema a través de tu navegador.