Você pode ter um proxy que adiciona um prefixo de path à sua aplicação.

Nesses casos, você pode usar `root_path` para configurar sua aplicação.

O `root_path` é um mecanismo fornecido pela especificação ASGI (na qual o FastAPI é construído, através do Starlette).

O `root_path` é usado para lidar com esses casos específicos.

E também é usado internamente ao montar sub-aplicações.

<img src="/img/tutorial/bigger-applications/image01.png">

## Incluir el mismo router múltiples veces con diferentes `prefix` { #include-the-same-router-multiple-times-with-different-prefix }

También puedes usar `.include_router()` múltiples veces con el *mismo* router usando diferentes prefijos.

También puedes declarar un response usando un `dict` arbitrario plano, declarando solo el tipo de las claves y valores, sin usar un modelo Pydantic.

Esto es útil si no conoces los nombres de los campos/atributos válidos (que serían necesarios para un modelo Pydantic) de antemano.

En este caso, puedes usar `typing.Dict` (o solo `dict` en Python 3.9 y posteriores):

<img src="/img/tutorial/security/image12.png">

## Revisa el nombre de usuario { #check-the-username }

Aquí hay un ejemplo más completo.

Usa una dependencia para comprobar si el nombre de usuario y la contraseña son correctos.

El TLS Termination Proxy tendría acceso a uno o más **certificados TLS** (certificados HTTPS).

Usando la **extensión SNI** discutida anteriormente, el TLS Termination Proxy verificaría cuál de los certificados TLS (HTTPS) disponibles debería usar para esta conexión, usando el que coincida con el dominio esperado por el cliente.

En este caso, usaría el certificado para `someapp.example.com`.

<img src="/img/deployment/https/https03.drawio.svg">

A especificação JWT diz que existe uma chave `sub`, com o sujeito do token.

É opcional usá-la, mas é onde você colocaria a identificação do usuário, então nós estamos usando aqui.

O JWT pode ser usado para outras coisas além de identificar um usuário e permitir que ele execute operações diretamente na sua API.

Por exemplo, você poderia identificar um "carro" ou uma "postagem de blog".

## Obter o usuário { #get-the-user }

`get_current_user` usará uma função utilitária (falsa) que criamos, que recebe um token como uma `str` e retorna nosso modelo Pydantic `User`:

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[19:22,26:27] *}

## Injetar o usuário atual { #inject-the-current-user }

Então agora nós podemos usar o mesmo `Depends` com nosso `get_current_user` na *operação de rota*:

deberías crear los recursos para las tareas en segundo plano dentro de la propia tarea en segundo plano, y usar internamente solo datos que no dependan de los recursos de dependencias con `yield`.

Por ejemplo, en lugar de usar la misma sesión de base de datos, crearías una nueva sesión de base de datos dentro de la tarea en segundo plano, y obtendrías los objetos de la base de datos usando esta nueva sesión. Y entonces, en lugar de pasar el objeto de la base de datos como parámetro a la función...

Você ainda pode ver algum código usando isso:

//// tab | Pydantic v1

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial004_regex_an_py310.py hl[11] *}

////

Mas saiba que isso está descontinuado e deve ser atualizado para usar o novo parâmetro `pattern`. 🤓

## Valores padrão { #default-values }

Você pode, claro, usar valores padrão diferentes de `None`.

# OpenAPI condicional { #conditional-openapi }

Si lo necesitaras, podrías usar configuraciones y variables de entorno para configurar OpenAPI condicionalmente según el entorno, e incluso desactivarlo por completo.

## Sobre seguridad, APIs y documentación { #about-security-apis-and-docs }

Ocultar las interfaces de usuario de la documentación en producción *no debería* ser la forma de proteger tu API.