///

## Exécutez votre code avec votre <abbr title="En anglais: debugger">débogueur</abbr>

Parce que vous exécutez le serveur Uvicorn directement depuis votre code, vous pouvez appeler votre programme Python (votre application FastAPI) directement depuis le <abbr title="En anglais: debugger">débogueur</abbr>.

---

Par exemple, dans Visual Studio Code, vous pouvez :

///

## Run your code with your debugger { #run-your-code-with-your-debugger }

Because you are running the Uvicorn server directly from your code, you can call your Python program (your FastAPI application) directly from the debugger.

---

For example, in Visual Studio Code, you can:

* Go to the "Debug" panel.
* "Add configuration...".
* Select "Python"

Notez que l'erreur mentionne le point exact où la validation n'a pas réussi.

Ce qui est incroyablement utile au moment de développer et débugger du code qui interagit avec votre API.

///

## Documentation

Et quand vous vous rendez sur <a href="http://127.0.0.1:8000/docs" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/docs</a>, vous verrez la

    Lite, supported by new `tf.contrib.quantize` package.
*   Easily customize gradient computation with `tf.custom_gradient`.
*   [TensorBoard Debugger Plugin](https://github.com/tensorflow/tensorboard/blob/master/tensorboard/plugins/debugger/README.md),
    the graphical user interface (GUI) of TensorFlow Debugger (tfdbg), is now in
    alpha.
*   Experimental support for reading a sqlite database as a `Dataset` with new

Dans les versions précédentes de Python, vous auriez utilisé des *threads* ou <a href="https://www.gevent.org/" class="external-link" target="_blank">Gevent</a>.  Mais le code aurait été bien plus difficile à comprendre, débugger, et concevoir.

Dans les versions précédentes de Javascript NodeJS / Navigateur, vous auriez utilisé des "callbacks". Menant potentiellement à ce que l'on appelle le "callback hell".


## Coroutines

Das Verstecken der Dokumentation macht es nur schwieriger zu verstehen, wie mit Ihrer API interagiert werden kann, und könnte es auch schwieriger machen, diese in der Produktion zu debuggen. Man könnte es einfach als eine Form von <a href="https://de.wikipedia.org/wiki/Security_through_obscurity" class="external-link" target="_blank">Security through obscurity</a> betrachten.

Führen Sie antrun:run aus, um Plugins in das Plugins-Verzeichnis herunterzuladen:

    $ mvn antrun:run

### Fess ausführen

Führen Sie `org.codelibs.fess.FessBoot` in Ihrer IDE aus oder debuggen Sie es und greifen Sie dann auf http://localhost:8080/ zu.

### Paket erstellen

Führen Sie das `package`-Ziel aus, und dann wird die Release-Datei im Verzeichnis target/releases erstellt.

    $ mvn package

Beachten Sie, dass die Fehlermeldung auch direkt die Stelle anzeigt, wo die Validierung nicht erfolgreich war.

Das ist unglaublich hilfreich, wenn Sie Code entwickeln und debuggen, welcher mit ihrer API interagiert.

///

## Dokumentation

vulnerabilities.

## Security properties of execution modes

TensorFlow has several execution modes, with Eager-mode being the default in v2.
Eager mode lets users write imperative-style statements that can be easily
inspected and debugged and it is intended to be used during the development
phase.

As part of the differences that make Eager mode easier to debug, the [shape
inference

Es kann vom Frontend-Team verwendet werden (das auch Sie selbst sein können).

Es kann von Anwendungen und Systemen Dritter verwendet werden.

Und es kann auch von Ihnen selbst verwendet werden, um dieselbe Anwendung zu debuggen, zu prüfen und zu testen.

## Der `password`-Flow

Lassen Sie uns nun etwas zurückgehen und verstehen, was das alles ist.