## Revisa { #check-it }

Ahora, cada request bajo el path `/v1/` será manejado por la aplicación Flask.

Y el resto será manejado por **FastAPI**.

Si lo ejecutas y vas a [http://localhost:8000/v1/](http://localhost:8000/v1/) verás el response de Flask:

```txt
Hello, World from Flask!
```

Y si vas a [http://localhost:8000/v2](http://localhost:8000/v2) verás el response de FastAPI:

```JSON
{
    "message": "Hello World"

El [Tutorial - Guía del usuario](../tutorial/index.md) principal debería ser suficiente para darte un recorrido por todas las funcionalidades principales de **FastAPI**.

En las siguientes secciones verás otras opciones, configuraciones y funcionalidades adicionales.

/// tip | Consejo

Las siguientes secciones **no son necesariamente "avanzadas"**.

Y es posible que para tu caso de uso, la solución esté en una de ellas.

você declarar uma `response_class` com um media type JSON (`application/json`), como no caso de `JSONResponse`, os dados que você retorna serão automaticamente convertidos (e filtrados) com qualquer `response_model` do Pydantic que você declarou no *decorador de operação de rota*. Mas os dados não serão serializados para bytes JSON com Pydantic; em vez disso, serão convertidos com o `jsonable_encoder` e então passados para a classe `JSONResponse`, que fará a serialização para bytes usando a biblioteca...

    # via
    #   -r ci/official/requirements_updater/requirements.in
    #   jax
    #   keras-nightly
namex==0.0.8 \
    --hash=sha256:32a50f6c565c0bb10aa76298c959507abdc0e850efe085dc38f3440fcb3aa90b \
    --hash=sha256:7ddb6c2bb0e753a311b7590f84f6da659dd0c05e65cb89d519d54c0a250c0487
    # via keras-nightly
numpy==2.1.3 ; python_version <= "3.13" \

En los siguientes capítulos verás cómo agregar seguridad a tu API usando esas herramientas proporcionadas por **FastAPI**.

    # via
    #   -r ci/official/requirements_updater/requirements.in
    #   jax
    #   keras-nightly
namex==0.0.8 \
    --hash=sha256:32a50f6c565c0bb10aa76298c959507abdc0e850efe085dc38f3440fcb3aa90b \
    --hash=sha256:7ddb6c2bb0e753a311b7590f84f6da659dd0c05e65cb89d519d54c0a250c0487
    # via keras-nightly
numpy==1.26.4 \
    --hash=sha256:03a8c78d01d9781b28a6989f6fa1bb2c4f2d51201cf99d3dd875df6fbd96b23b \

    # via
    #   -r ci/official/requirements_updater/requirements.in
    #   jax
    #   keras-nightly
namex==0.0.9 \
    --hash=sha256:7bd4e4a2cc3876592111609fdf4cbe6ff19883adbe6b3b40d842fd340f77025e \
    --hash=sha256:8adfea9da5cea5be8f4e632349b4669e30172c7859e1fd97459fdf3b17469253
    # via keras-nightly
numpy==2.1.3 ; python_version <= "3.13" \

/// note | Detalles técnicos

En realidad, `Query`, `Path` y otros que verás a continuación crean objetos de subclases de una clase común `Param`, que es a su vez una subclase de la clase `FieldInfo` de Pydantic.

Y `Field` de Pydantic también regresa una instance de `FieldInfo`.

`Body` también devuelve objetos de una subclase de `FieldInfo` directamente. Y hay otros que verás más adelante que son subclases de la clase `Body`.

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 [http://127.0.0.1:8000/subapi/docs](http://127.0.0.1:8000/subapi/docs).

Cada vez que te "logueas con" Facebook, Google, GitHub, Microsoft, X (Twitter), esa aplicación está usando OAuth2 con scopes.

En esta sección verás cómo manejar autenticación y autorización con el mismo OAuth2 con scopes en tu aplicación de **FastAPI**.

/// warning | Advertencia

Esta es una sección más o menos avanzada. Si estás comenzando, puedes saltarla.