Verás la documentación automática de la API para la aplicación principal, incluyendo solo sus propias _path operations_:

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

Y luego, abre la documentación para la sub-aplicación, en <a href="http://127.0.0.1:8000/subapi/docs" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/subapi/docs</a>.

    * FastAPI ofrece más funcionalidades además de las de Starlette. Funcionalidades que casi siempre necesitas al construir APIs, como la validación y serialización de datos. Y al utilizarlo, obtienes documentación automática gratis (la documentación automática ni siquiera añade carga a las aplicaciones en ejecución, se genera al inicio).

    * Con <a href="https://strawberry.rocks/docs/integrations/fastapi" class="external-link" target="_blank">documentación para FastAPI</a>
* <a href="https://ariadnegraphql.org/" class="external-link" target="_blank">Ariadne</a>
    * Con <a href="https://ariadnegraphql.org/docs/fastapi-integration" class="external-link" target="_blank">documentación para FastAPI</a>
* <a href="https://tartiflette.io/" class="external-link" target="_blank">Tartiflette</a>

   * (see the {@code Graph} documentation for more information).
   */
  @Test
  public abstract void nodes_checkReturnedSetMutability();

  /**
   * Verifies that the {@code Set} returned by {@code adjacentNodes} has the expected mutability
   * property (see the {@code Graph} documentation for more information).
   */
  @Test

```JSON
{"item_id": 5, "q": "somequery"}
```

## Documentation interactive de l'API

Vous pouvez maintenant visiter <a href="http://192.168.99.100/docs" class="external-link" target="_blank">http://192.168.99.100/docs</a> ou <a href="http://127.0.0.1/docs" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1/docs</a> (ou équivalent, en utilisant votre hôte Docker).

Esa información extra se añadirá tal cual al **JSON Schema** generado para ese modelo, y se usará en la documentación de la API.

//// tab | Pydantic v2

En Pydantic versión 2, usarías el atributo `model_config`, que toma un `dict` como se describe en <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/api/config/" class="external-link" target="_blank">la documentación de Pydantic: Configuración</a>.

////

## Términos usados en la documentación { #terms-used-in-the-docs }

//// tab | Prueba

* tú
* tu

* p. ej.
* etc.

* `foo` como un `int`
* `bar` como un `str`
* `baz` como una `list`

* el Tutorial - Guía de usuario
* la Guía de usuario avanzada
* la documentación de SQLModel
* la documentación de la API
* la documentación automática

* Ciencia de datos

name: Pkg.go.dev package removal request
description: Request a package be removed from the documentation site (pkg.go.dev)
title: "x/pkgsite: package removal request for [type path here]"
labels: ["pkgsite/package-removal"]
body:
  - type: markdown
    attributes:
      value: "Please answer these questions before submitting your issue. Thanks!"
  - type: input
    id: package-path
    attributes:

## Documentación automática { #automatic-docs }

Los JSON Schemas de tus modelos serán parte del esquema OpenAPI generado y se mostrarán en la documentación API interactiva:

<img src="/img/tutorial/body/image01.png">

Y también se utilizarán en la documentación API dentro de cada *path operation* que los necesite:

Y por supuesto, soporta lo mismo:

* validación de datos
* serialización de datos
* documentación de datos, etc.

Esto funciona de la misma manera que con los modelos de Pydantic. Y en realidad se logra de la misma manera internamente, utilizando Pydantic.

/// info | Información