# 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 }

* 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 }

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:

Um `engine` SQLModel (por baixo dos panos, ele é na verdade um `engine` do SQLAlchemy) é o que **mantém as conexões** com o banco de dados.

Você teria **um único objeto `engine`** para todo o seu código se conectar ao mesmo banco de dados.

{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[14:18] hl[14:15,17:18] *}

Al hacerlo, recibirás notificaciones (en tu email) cada vez que haya un nuevo lanzamiento (una nueva versión) de **FastAPI** con correcciones de bugs y nuevas funcionalidades.

## Conéctate con el autor { #connect-with-the-author }

Puedes conectar <a href="https://tiangolo.com" class="external-link" target="_blank">conmigo (Sebastián Ramírez / `tiangolo`)</a>, el autor.

Puedes:

Un `engine` de SQLModel (en el fondo, realmente es un `engine` de SQLAlchemy) es lo que **mantiene las conexiones** a la base de datos.

Tendrías **un solo objeto `engine`** para todo tu código para conectar a la misma base de datos.

{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[14:18] hl[14:15,17:18] *}

Da mesma forma, você pode definir a lógica (código) que deve ser executada quando a aplicação estiver **encerrando**. Nesse caso, esse código será executado **uma vez**, **depois** de possivelmente ter tratado **várias requisições**.

Você pode usar esse _template_ para começar, já que ele inclui várias configurações iniciais, segurança, banco de dados, e alguns _endpoints_ de API já feitos para você.