{* ../../docs_src/sub_applications/tutorial001.py hl[3, 6:8] *}

### Sub-aplicación

Luego, crea tu sub-aplicación, y sus *path operations*.

Esta sub-aplicación es solo otra aplicación estándar de FastAPI, pero es la que se "montará":

{* ../../docs_src/sub_applications/tutorial001.py hl[11, 14:16] *}

### Montar la sub-aplicación

En tu aplicación de nivel superior, `app`, monta la sub-aplicación, `subapi`.

    if (charset.equals(UTF_8)) {
      int utf16Length = input.length();
      int h1 = seed;
      int i = 0;
      int len = 0;

      // This loop optimizes for pure ASCII.
      while (i + 4 <= utf16Length) {
        char c0 = input.charAt(i);
        char c1 = input.charAt(i + 1);
        char c2 = input.charAt(i + 2);
        char c3 = input.charAt(i + 3);

También podrías usar `from starlette.templating import Jinja2Templates`.

**FastAPI** proporciona el mismo `starlette.templating` como `fastapi.templating`, solo como una conveniencia para ti, el desarrollador. Pero la mayoría de los responses disponibles vienen directamente de Starlette. Lo mismo con `Request` y `StaticFiles`.

///

## Escribiendo plantillas

Sie senden ihm ein Token und er gibt einen authentifizierten Benutzer zurück.

Dieser Anbieter berechnet Ihnen möglicherweise Gebühren pro Anfrage, und der Aufruf könnte etwas länger dauern, als wenn Sie einen vordefinierten Scheinbenutzer für Tests hätten.

více
bude
již
než
který
by
které
co
nebo
ten
tak
má
při
od
po
jsou
jak
další
ale
si
se
ve
to
jako
za
zpět
ze
do
pro
je
na
atd
atp
jakmile
přičemž
já
on
ona
ono
oni
ony
my
vy
jí
ji
mě
mne
jemu
tomu
těm
těmu
němu
němuž
jehož
jíž

El `TestClient` hace algo de magia interna para llamar a la aplicación FastAPI asíncrona en tus funciones de test `def` normales, usando pytest estándar. Pero esa magia ya no funciona cuando lo usamos dentro de funciones asíncronas. Al ejecutar nuestros tests de manera asíncrona, ya no podemos usar el `TestClient` dentro de nuestras funciones de test.

Nehmen wir zum Beispiel an, Sie haben vier API-Endpunkte (*Pfadoperationen*):

* `/items/public/`
* `/items/private/`
* `/users/{user_id}/activate`
* `/items/pro/`

Dann könnten Sie für jeden davon unterschiedliche Berechtigungsanforderungen hinzufügen, nur mit Abhängigkeiten und Unterabhängigkeiten:

```mermaid
graph TB

current_user(["current_user"])

### Ein Prozess pro Container

In einem solchen Szenario möchten Sie wahrscheinlich **einen einzelnen (Uvicorn-)Prozess pro Container** haben, da Sie die Replikation bereits auf Cluster ebene durchführen würden.

Die gleichen Modelle werden von den Requests gemeinsam genutzt, es handelt sich also nicht um ein Modell pro Request, pro Benutzer, oder ähnliches.

Stellen wir uns vor, dass das Laden des Modells **eine ganze Weile dauern** kann, da viele **Daten von der Festplatte** gelesen werden müssen. Sie möchten das also nicht für jeden Request tun.

Например, у вас есть 4 API-эндпоинта (*операции пути*):

- `/items/public/`
- `/items/private/`
- `/users/{user_id}/activate`
- `/items/pro/`

Тогда вы можете требовать разные права для каждого из них, используя зависимости и подзависимости:

```mermaid
graph TB

current_user(["current_user"])
active_user(["active_user"])