Verás la documentación automática de la API, incluyendo los paths de todos los submódulos, usando los paths correctos (y prefijos) y las tags correctas:

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

## Incluir el mismo router múltiples veces con diferentes `prefix`

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

## Response con `dict` arbitrario

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):

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".

Da...

Em algumas situações, você pode precisar usar um servidor **proxy** como Traefik ou Nginx com uma configuração que adiciona um prefixo de caminho extra que não é visto pela sua aplicação.

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

O `root_path` é um mecanismo fornecido pela especificação ASGI (que o FastAPI utiliza, através do Starlette).

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

En resumen, para aplicar actualizaciones parciales deberías:

* (Opcionalmente) usar `PATCH` en lugar de `PUT`.
* Recuperar los datos almacenados.
* Poner esos datos en un modelo de Pydantic.
* Generar un `dict` sin valores por defecto del modelo de entrada (usando `exclude_unset`).
    * De esta manera puedes actualizar solo los valores realmente establecidos por el usuario, en lugar de sobrescribir valores ya almacenados con valores por defecto en tu modelo.

# OpenAPI Condicional

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

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

Eso no añade ninguna seguridad extra a tu API, las *path operations* seguirán estando disponibles donde están.

{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001.py hl[22:24] *}

### Armazenar em cache o esquema OpenAPI

Você pode usar a propriedade `.openapi_schema` como um "cache" para armazenar o esquema gerado.

Dessa forma, sua aplicação não precisará gerar o esquema toda vez que um usuário abrir a documentação da sua API.

Ele será gerado apenas uma vez, e o mesmo esquema armazenado em cache será utilizado nas próximas requisições.

**FastAPI** usará essa resposta *temporária* para extrair os cookies (também os cabeçalhos e código de status) e os colocará na resposta final que contém o valor que você retornou, filtrado por qualquer `response_model`.

Você também pode declarar o parâmetro `Response` em dependências e definir cookies (e cabeçalhos) nelas.

## Retornando uma `Response` diretamente