La forma recomendada de manejar el *startup* y el *shutdown* es usando el parámetro `lifespan` de la app de `FastAPI` como se describió arriba. Si proporcionas un parámetro `lifespan`, los manejadores de eventos `startup` y `shutdown` ya no serán llamados. Es solo `lifespan` o solo los eventos, no ambos.

Probablemente puedas saltarte esta parte.

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Hay una forma alternativa de definir esta lógica para ser ejecutada durante el *startup* y durante el *shutdown*.

```Python
if not (credentials.username == "stanleyjobson") or not (credentials.password == "swordfish"):
    # Devuelve algún error
    ...
```

Pero al usar `secrets.compare_digest()` será seguro contra un tipo de ataques llamados "timing attacks".

### Timing attacks { #timing-attacks }

¿Pero qué es un "timing attack"?

Imaginemos que algunos atacantes están tratando de adivinar el nombre de usuario y la contraseña.

Que cuando se llaman, retornan instances de clases con el mismo nombre.

Así que importas `Query`, que es una función. Y cuando la llamas, retorna una instance de una clase también llamada `Query`.

Estas funciones están allí (en lugar de usar simplemente las clases directamente) para que tu editor no marque errores sobre sus tipos.

$ python main.py

// Como no configuramos la env var, obtenemos el valor por defecto

Hello World from Python

// Pero si creamos una variable de entorno primero
$ export MY_NAME="Wade Wilson"

// Y luego llamamos al programa nuevamente
$ python main.py

// Ahora puede leer la variable de entorno

Hello Wade Wilson from Python
```

</div>

////

//// tab | Windows PowerShell

Si queremos llamar funciones asíncronas en nuestros tests, nuestras funciones de test tienen que ser asíncronas. AnyIO proporciona un plugin útil para esto, que nos permite especificar que algunas funciones de test deben ser llamadas de manera asíncrona.

## HTTPX { #httpx }

Incluso si tu aplicación de **FastAPI** usa funciones `def` normales en lugar de `async def`, sigue siendo una aplicación `async` por debajo.

```

</div>

El programa de línea de comandos llamado `fastapi` es **FastAPI CLI**.

FastAPI CLI toma el path de tu programa Python (por ejemplo, `main.py`), detecta automáticamente la `FastAPI` instance (comúnmente llamada `app`), determina el proceso de import correcto, y luego la sirve.

Para producción usarías `fastapi run` en su lugar. 🚀

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

El objetivo principal de `__name__ == "__main__"` es tener algo de código que se ejecute cuando tu archivo es llamado con:

<div class="termy">

```console
$ python myapp.py
```

</div>

pero no es llamado cuando otro archivo lo importa, como en:

```Python
from myapp import app
```

#### Más detalles { #more-details }

{* ../../docs_src/app_testing/tutorial001_py39.py hl[2,12,15:18] *}

/// tip | Consejo

Nota que las funciones de prueba son `def` normales, no `async def`.

Y las llamadas al cliente también son llamadas normales, sin usar `await`.

Esto te permite usar `pytest` directamente sin complicaciones.

///

/// note | Nota Técnica

También podrías usar `from starlette.testclient import TestClient`.

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***")
```

y luego llamamos a:

```Python
user_dict = user_in.dict()
```

ahora tenemos un `dict` con los datos en la variable `user_dict` (es un `dict` en lugar de un objeto modelo Pydantic).

Y si llamamos a:

```Python
print(user_dict)
```

obtendremos un `dict` de Python con:

```Python
{

Cuando montas una sub-aplicación como se describe arriba, FastAPI se encargará de comunicar el path de montaje para la sub-aplicación usando un mecanismo de la especificación ASGI llamado `root_path`.

De esa manera, la sub-aplicación sabrá usar ese prefijo de path para la interfaz de documentación.