# Depuración { #debugging }

Puedes conectar el depurador en tu editor, por ejemplo con Visual Studio Code o PyCharm.

## Llama a `uvicorn` { #call-uvicorn }

En tu aplicación de FastAPI, importa y ejecuta `uvicorn` directamente:

{* ../../docs_src/debugging/tutorial001_py39.py hl[1,15] *}

### Acerca de `__name__ == "__main__"` { #about-name-main }

# Depuração { #debugging }

Você pode conectar o depurador no seu editor, por exemplo, com o Visual Studio Code ou PyCharm.

## Chamar `uvicorn` { #call-uvicorn }

Em sua aplicação FastAPI, importe e execute `uvicorn` diretamente:

{* ../../docs_src/debugging/tutorial001_py39.py hl[1,15] *}

### Sobre `__name__ == "__main__"` { #about-name-main }

* El "ID del Ítem", usado en el path.
* El "Token" usado como un parámetro query.

/// tip | Consejo

Nota que el query `token` será manejado por una dependencia.

///

Con eso puedes conectar el WebSocket y luego enviar y recibir mensajes:

<img src="/img/tutorial/websockets/image05.png">

## Manejar desconexiones y múltiples clientes { #handling-disconnections-and-multiple-clients }

Isso inclui, por exemplo:

* Notificações por e-mail enviadas após realizar uma ação:
    * Como conectar-se a um servidor de e-mail e enviar um e-mail tende a ser “lento” (vários segundos), você pode retornar a resposta imediatamente e enviar a notificação por e-mail em segundo plano.
* Processamento de dados:

* O "Item ID", usado no path.
* O "Token" usado como um parâmetro de consulta.

/// tip | Dica

Perceba que a consulta `token` será manipulada por uma dependência.

///

Com isso você pode conectar o WebSocket e então enviar e receber mensagens:

<img src="/img/tutorial/websockets/image05.png">

## Lidando com desconexões e múltiplos clientes { #handling-disconnections-and-multiple-clients }