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

"Montar" significa añadir una aplicación completamente "independiente" en un path específico, que luego se encarga de manejar todo bajo ese path, con las _path operations_ declaradas en esa sub-aplicación.

### Aplicación de nivel superior { #top-level-application }

Primero, crea la aplicación principal de nivel superior de **FastAPI**, y sus *path operations*:

Queremos que FastAPI continúe **filtrando** los datos usando el modelo de response. Para que, incluso cuando la función devuelva más datos, el response solo incluya los campos declarados en el modelo de response.

En el ejemplo anterior, debido a que las clases eran diferentes, tuvimos que usar el parámetro `response_model`. Pero eso también significa que no obtenemos el soporte del editor y las herramientas verificando el tipo de retorno de la función.

La forma de describir esto en OpenAPI es marcar ese campo como **requerido**, porque siempre estará allí.

Debido a eso, el JSON Schema para un modelo puede ser diferente dependiendo de si se usa para **entrada o salida**:

* para **entrada** el `description` **no será requerido**

Por ejemplo, ampliando el modelo anterior, podrías decidir que deseas tener otra clave `importance` en el mismo cuerpo, además de `item` y `user`.

Si lo declaras tal cual, debido a que es un valor singular, **FastAPI** asumirá que es un parámetro de query.

Pero puedes instruir a **FastAPI** para que lo trate como otra clave del cuerpo usando `Body`:

Y porque el esquema generado es del estándar <a href="https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/master/versions/3.1.0.md" class="external-link" target="_blank">OpenAPI</a>, hay muchas herramientas compatibles.

Debido a esto, el propio **FastAPI** proporciona una documentación de API alternativa (usando ReDoc), a la cual puedes acceder en <a href="http://127.0.0.1:8000/redoc" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/redoc</a>:

        Before new features get added to Guava, we really want to be sure that it's for a use case
        that actually comes up in the real world. We want to hear the real-world use case so the
        community can discuss and debate whether this feature is actually the *best* way to address
        the real use case, or whether or not a different abstraction might be more appropriate.

///

### Crear un Hero { #create-a-hero }

Debido a que cada modelo de SQLModel también es un modelo de Pydantic, puedes usarlo en las mismas **anotaciones de tipos** que podrías usar en modelos de Pydantic.

        that it's for a use case that actually comes up in the real world. We want to hear the
        real-world use case so the community can discuss and debate whether this feature is actually
        the *best* way to address the real use case, or whether or not a different approach might be
        more appropriate.

* `compresslevel` - Usado durante la compresión GZip. Es un entero que varía de 1 a 9. Por defecto es `9`. Un valor más bajo resulta en una compresión más rápida pero archivos más grandes, mientras que un valor más alto resulta en una compresión más lenta pero archivos más pequeños.

## Otros middlewares { #other-middlewares }

Esto significa que si quieres actualizar el ítem `bar` usando `PUT` con un body que contenga:

```Python
{
    "name": "Barz",
    "price": 3,
    "description": None,
}
```

debido a que no incluye el atributo ya almacenado `"tax": 20.2`, el modelo de entrada tomaría el valor por defecto de `"tax": 10.5`.

Y los datos se guardarían con ese "nuevo" `tax` de `10.5`.