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## Motivación

Comencemos con un ejemplo simple:

```Python
{!../../docs_src/python_types/tutorial001.py!}
```

Llamar este programa nos muestra el siguiente <abbr title="en español: salida">output</abbr>:

```
John Doe
```

La función hace lo siguiente:

* Toma un `first_name` y un `last_name`.

### Otras funciones de utilidades

Cualquier otra función de utilidad que llames directamente se puede crear con `def` o `async def` normales y FastAPI no afectará la manera en que la llames.

Esto contrasta con las funciones que FastAPI llama por ti: las *path operation functions* y dependencias.

    * Porque las estructuras de datos de Pydantic son solo <abbr title='En español: ejemplares. Aunque a veces los llaman incorrectamente "instancias"'>instances</abbr> de clases que tu defines, el auto-completado, el linting, mypy y tu intuición deberían funcionar bien con tus datos validados.
* Valida **estructuras complejas**:

* el path `/`
* usando una <abbr title="an HTTP GET method">operación <code>get</code></abbr>

/// info | Información sobre `@decorator`

Esa sintaxis `@algo` se llama un "decorador" en Python.

Lo pones encima de una función. Es como un lindo sombrero decorado (creo que de ahí salió el concepto).

Un "decorador" toma la función que tiene debajo y hace algo con ella.

```Python hl_lines="2 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 24"
{!../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial002.py!}
```

/// tip | Consejo

Si llamas manualmente a `app.openapi()`, debes actualizar el `operationId`s antes de hacerlo.

///

/// warning | Advertencia

O fator principal para uma dependência é que ela deve ser "chamável"

Um objeto "chamável" em Python é qualquer coisa que o Python possa "chamar" como uma função

Então se você tiver um objeto `alguma_coisa` (que pode *não* ser uma função) que você possa "chamar" (executá-lo) dessa maneira:

```Python
something()
```

ou

```Python
something(some_argument, some_keyword_argument="foo")
```

Vamos ver como nós podemos fazer isso funcionar.

## pytest.mark.anyio

# Depuração

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

## Chamar `uvicorn`

Em seu aplicativo FastAPI, importe e execute `uvicorn` diretamente:

```Python hl_lines="1  15"
{!../../docs_src/debugging/tutorial001.py!}
```

### Sobre `__name__ == "__main__"`

O objetivo principal de `__name__ == "__main__"` é ter algum código que seja executado quando seu arquivo for chamado com:

E o valor retornado é salvo em um <abbr title="Um utilitário/sistema para armazenar valores calculados/gerados para serem reutilizados em vez de computá-los novamente.">"cache"</abbr> e repassado para todos os "dependentes" que precisam dele em uma requisição específica, em vez de chamar a dependência múltiplas vezes para uma mesma requisição.

### Casos de uso: serviço externo

Um exemplo pode ser que você possua um provedor de autenticação externo que você precisa chamar.

Você envia ao serviço um *token* e ele retorna um usuário autenticado.

Este provedor pode cobrar por requisição, e chamá-lo pode levar mais tempo do que se você tivesse um usuário fixo para os testes.