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 mock, solo para tus tests.

### Usa el atributo `app.dependency_overrides` { #use-the-app-dependency-overrides-attribute }

     *
     * @param query the search query string
     * @param params search request parameters including pagination and filters
     * @param userBean optional user information for personalized search
     * @return list of search result documents with fused ranking scores
     */
    public List<Map<String, Object>> search(final String query, final SearchRequestParams params,

# Metadata y URLs de Docs { #metadata-and-docs-urls }

Puedes personalizar varias configuraciones de metadata en tu aplicación **FastAPI**.

## Metadata para la API { #metadata-for-api }

Puedes establecer los siguientes campos que se usan en la especificación OpenAPI y en las interfaces automáticas de documentación de la API:

| Parámetro | Tipo | Descripción |
|------------|------|-------------|
| `title` | `str` | El título de la API. |

De esa forma puedes usar tu editor y herramientas de programación normales sin tener que agregar configuraciones personalizadas para omitir esos errores.

/// tip | Dica

Você poderia usar a mesma técnica para estender o JSON Schema e adicionar suas próprias informações extras personalizadas.

Por exemplo, você poderia usá-la para adicionar metadados para uma interface de usuário de front-end, etc.

///

/// info | Informação

Essas funções existem (em vez de usar diretamente as classes) para que seu editor não marque erros sobre seus tipos.

Dessa forma, você pode usar seu editor e ferramentas de codificação normais sem precisar adicionar configurações personalizadas para desconsiderar esses erros.

    * 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.

# Metadados e URLs da Documentação { #metadata-and-docs-urls }

Você pode personalizar várias configurações de metadados na sua aplicação **FastAPI**.

## Metadados para API { #metadata-for-api }

Você pode definir os seguintes campos que são usados na especificação OpenAPI e nas interfaces automáticas de documentação da API:

| Parâmetro | Tipo | Descrição |
|------------|------|-------------|
| `title` | `str` | O título da API. |

    * Puedes tener objetos JSON profundamente **anidados** y validarlos todos y anotarlos.
* **Extensible**:
    * Pydantic permite definir tipos de datos personalizados o puedes extender la validación con métodos en un modelo decorados con el decorador validator.

Mas você também pode fornecer outros `servers` alternativos, por exemplo, se quiser que a mesma interface de documentação interaja com ambientes de staging e produção.

Se você passar uma lista personalizada de `servers` e houver um `root_path` (porque sua API está atrás de um proxy), o **FastAPI** inserirá um "server" com esse `root_path` no início da lista.

Por exemplo: