{* ../../docs_src/sub_applications/tutorial001_py39.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_py39.py hl[11, 19] *}

### Verifique a documentação automática da API { #check-the-automatic-api-docs }

En este caso, pasamos una función de dependencia `get_current_active_user` a `Security` (de la misma manera que haríamos con `Depends`).

Pero también pasamos una `list` de scopes, en este caso con solo un scope: `items` (podría tener más).

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial014_an_py310.py hl[10] *}

## Validación personalizada { #custom-validation }

Podría haber casos donde necesites hacer alguna **validación personalizada** que no puede hacerse con los parámetros mostrados arriba.

En esos casos, puedes usar una **función validadora personalizada** que se aplique después de la validación normal (por ejemplo, después de validar que el valor es un `str`).

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</div>

/// info | Informação

No Pydantic v1 ele vinha incluído no pacote principal. Agora é distribuído como um pacote independente para que você possa optar por instalá-lo ou não, caso não precise dessa funcionalidade.

///

### Criar o objeto `Settings` { #create-the-settings-object }

Importe `BaseSettings` do Pydantic e crie uma subclasse, muito parecido com um modelo do Pydantic.

Es solo una función estándar que puede recibir parámetros.

Puede ser una función `async def` o una función normal `def`, **FastAPI** sabrá cómo manejarla correctamente.

En este caso, la función de tarea escribirá en un archivo (simulando el envío de un email).

Y como la operación de escritura no usa `async` y `await`, definimos la función con un `def` normal:

Ao declarar o parâmetro com o tipo sendo um `Request` em sua *função de operação de rota*, o **FastAPI** saberá como passar o `Request` neste parâmetro.

/// tip | Dica

Note que neste caso, nós estamos declarando o parâmetro de path ao lado do parâmetro da requisição.

Assim, o parâmetro de path será extraído, validado, convertido para o tipo especificado e anotado com OpenAPI.

///

/// info | Informação

Para declarar cookies, você precisa usar `Cookie`, pois caso contrário, os parâmetros seriam interpretados como parâmetros de consulta.

///

/// info | Informação

Em alguns casos especiais (provavelmente não muito comuns), você queira **restrinjir** os parâmetros de consulta que deseja receber.

Você pode usar a configuração do modelo Pydantic para `forbid` (proibir) qualquer campo `extra`:

{* ../../docs_src/query_param_models/tutorial002_an_py310.py hl[10] *}

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.

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

Para estos casos, tu aplicación **FastAPI** tiene un atributo `app.dependency_overrides`, es un simple `dict`.

Dessa forma, você poderá ter as coisas ordenadas e agrupadas corretamente para o código do cliente:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image06.png">

Nesse caso você tem:

* `ItemsService`
* `UsersService`

### Nomes dos métodos do cliente { #client-method-names }

Agora os nomes dos métodos gerados como `createItemItemsPost` não parecem muito “limpos”: