Realmente no necesitas declarar la anotación de tipo de retorno para transmitir datos binarios.

Como FastAPI no intentará convertir los datos a JSON con Pydantic ni serializarlos de ninguna manera, en este caso la anotación de tipos es solo para que la use tu editor y tus herramientas; FastAPI no la usará.

{* ../../docs_src/stream_data/tutorial001_py310.py ln[32:35] hl[33] *}

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).

Pero ten en cuenta que, como todo se maneja en memoria, en una sola lista, solo funcionará mientras el proceso esté en ejecución, y solo funcionará con un solo proceso.

Si necesitas algo fácil de integrar con FastAPI pero que sea más robusto, soportado por Redis, PostgreSQL u otros, revisa [encode/broadcaster](https://github.com/encode/broadcaster).

¿Quieres solo tener un `str`? ¿O solo un `dict`? ¿O un instance de clase modelo de base de datos directamente? Todo funciona de la misma manera.

¿En realidad no tienes usuarios que inicien sesión en tu aplicación sino robots, bots u otros sistemas, que solo tienen un token de acceso? Una vez más, todo funciona igual.

        // something like the following:
        //
        // <dependencyManagement>
        //     <dependencies>
        //         <!--  Yoko modules -->
        //         <dependency>
        //             <groupId>org.apache.yoko</groupId>
        //             <artifactId>yoko-core</artifactId>

Queremos que FastAPI continúe **filtrando** los datos usando el modelo de response. Para que, incluso cuando la función devuelva más datos, el response solo incluya los campos declarados en el modelo de response.

El atributo `model_config` se usa solo para configuración de Pydantic. Puedes leer más en [Pydantic: Concepts: Configuration](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/config/).

///

Aquí definimos la configuración `env_file` dentro de tu clase Pydantic `Settings`, y establecemos el valor en el nombre del archivo con el archivo dotenv que queremos usar.

## Usa la dependencia { #use-the-dependency }

Entonces podemos usar la dependencia con:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[23] *}

/// info | Información

Fíjate que solo estamos declarando una dependencia en la *path operation function*, `query_or_cookie_extractor`.

# Aplicaciones más grandes - Múltiples archivos { #bigger-applications-multiple-files }

Si estás construyendo una aplicación o una API web, rara vez podrás poner todo en un solo archivo.

**FastAPI** proporciona una herramienta conveniente para estructurar tu aplicación manteniendo toda la flexibilidad.

/// info | Información

Si vienes de Flask, esto sería el equivalente a los Blueprints de Flask.

///

* Pasos previos antes de empezar

Hasta este punto, con todos los tutoriales en la documentación, probablemente has estado ejecutando un **programa de servidor**, por ejemplo, usando el comando `fastapi`, que ejecuta Uvicorn, corriendo un **solo proceso**.

Al desplegar aplicaciones probablemente querrás tener algo de **replicación de procesos** para aprovechar **múltiples núcleos** y poder manejar más requests.