Essa sub-aplicação é apenas outra aplicação FastAPI padrão, mas esta é a que será "montada":

```Python hl_lines="11  14-16"
{!../../docs_src/sub_applications/tutorial001.py!}
```

### Monte a sub-aplicação

Na sua aplicação de nível superior, `app`, monte a sub-aplicação, `subapi`.

Neste caso, ela será montada no caminho `/subapi`:

```Python hl_lines="11  19"
{!../../docs_src/sub_applications/tutorial001.py!}
```

# Arquivos Estáticos

Você pode servir arquivos estáticos automaticamente de um diretório usando `StaticFiles`.

## Use `StaticFiles`

* Importe `StaticFiles`.
* "Monte" uma instância de `StaticFiles()` em um caminho específico.

```Python hl_lines="2  6"
{!../../docs_src/static_files/tutorial001.py!}
```

/// note | "Detalhes técnicos"

Você também pode usar `from starlette.staticfiles import StaticFiles`.

/// info | Informação

Lembre-se de que dataclasses não podem fazer tudo o que os modelos Pydantic podem fazer.

Então, você ainda pode precisar usar modelos Pydantic.

Mas se você tem um monte de dataclasses por aí, este é um truque legal para usá-las para alimentar uma API web usando FastAPI. 🤓

///

## Dataclasses em `response_model`

Você também pode usar `dataclasses` no parâmetro `response_model`:

Então, para equilibrar tudo, imagine a seguinte historinha:

> Você tem que limpar uma grande casa suja.

*Sim, essa é toda a história*.

---

Não há espera em lugar algum, apenas um monte de trabalho para ser feito, em múltiplos cômodos da casa.

│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
└── static
    ├── redoc.standalone.js
    ├── swagger-ui-bundle.js
    └── swagger-ui.css
```

### Prover os arquivos estáticos

* Importe `StaticFiles`.
* "Monte" a instância `StaticFiles()` em um caminho específico.

```Python hl_lines="7  11"
{!../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002.py!}
```

### Teste os arquivos estáticos

## Scripts

 - [Groovy](https://github.com/codelibs/fess-script-groovy)
 - [OGNL](https://github.com/codelibs/fess-script-ognl)

## Informações de Desenvolvimento

### Obter Código Fonte

1. Clone o repositório do Fess:
    ```
    $ cd ~/workspace
    $ git clone https://github.com/codelibs/fess.git
    ```

#### Usando seu FastAPI local

Se você cria um arquivo Python que importa e usa FastAPI, e roda com Python de seu ambiente local, ele irá utilizar o código fonte de seu FastAPI local.

E se você atualizar o código fonte do FastAPI local, como ele é instalado com `-e`, quando você rodar aquele arquivo Python novamente, ele irá utilizar a nova versão do FastAPI que você acabou de editar.

```

Com isso, mesmo que você receba uma requisição contendo dados duplicados, ela será convertida em um conjunto de itens exclusivos.

E sempre que você enviar esses dados como resposta, mesmo se a fonte tiver duplicatas, eles serão gerados como um conjunto de itens exclusivos.

E também teremos anotações/documentação em conformidade.

## Modelos aninhados

Cada atributo de um modelo Pydantic tem um tipo.

**Nota**: Se você fizer uma pergunta, então eu gostaria de pedir que você também ajude os outros com suas respectivas perguntas. 😉

## Crie um Pull Request

É possível [contribuir](contributing.md){.internal-link target=_blank} no código fonte fazendo Pull Requests, por exemplo:

* Para corrigir um erro de digitação que você encontrou na documentação.

</a>
</p>

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**Documentação**: <a href="https://fastapi.tiangolo.com" target="_blank">https://fastapi.tiangolo.com</a>

**Código fonte**: <a href="https://github.com/fastapi/fastapi" target="_blank">https://github.com/fastapi/fastapi</a>

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