```Python
with open("file.txt") as file:
    file.read()
```

Nas versões mais recentes de Python, há também um **gerenciador de contexto assíncrono**. Você o usaria com `async with`:

```Python
async with lifespan(app):
    await do_stuff()
```

## Gerenciadores de contexto

### O que são gerenciadores de contexto

"Gerenciadores de Contexto" são qualquer um dos objetos Python que podem ser utilizados com a declaração `with`.

Veja como pode parecer:

<img src="/img/tutorial/debugging/image01.png">

---

Se você usar o Pycharm, você pode:

* Abrir o menu "Executar".
* Selecionar a opção "Depurar...".
* Então um menu de contexto aparece.
* Selecionar o arquivo para depurar (neste caso, `main.py`).

Em seguida, ele iniciará o servidor com seu código **FastAPI**, parará em seus pontos de interrupção, etc.

Veja como pode parecer:

Os parâmetros padrão usados ​​pela implementação `CORSMiddleware` são restritivos por padrão, então você precisará habilitar explicitamente as origens, métodos ou cabeçalhos específicos para que os navegadores tenham permissão para usá-los em um contexto de domínios diferentes.

Os seguintes argumentos são suportados:

	}
	impersonateConfig := i.getImpersonateConfig()
	rawConfigContexts := maps.Keys(rawConfig.Contexts)
	for _, c := range contexts {
		if !slices.Contains(rawConfigContexts, c) {
			return nil, fmt.Errorf("context %q not found", c)
		}
	}
	var clients []kube.CLIClient
	for _, contextName := range contexts {
		if i.remoteClients[contextName] != nil {
			clients = append(clients, i.remoteClients[contextName])

  // Set up distributed execution environment on local and remote tasks.
  // When `reset_context` is true, initialize new cluster context state based
  // on cluster configurations provided in `server_def`; otherwise, update
  // existing context state with the provided `server_def`. Contexts created
  // on remote tasks will be considered stale and garbage collected after
  // `keep_alive_secs` of inactivity.

        op_outputs_ = std::vector<TensorHandlePtr>();
        Execute(context_, operation_name_, std::move(op_inputs_), attributes_,
                expected_max_outputs_, &op_outputs_, status_.get());
        execution_state_ = ExecutionState::kHasResult;
      }
    }
    finished_execute_.notify_one();
  }
}

void DeviceThread::StartExecute(TFE_Context* context,
                                const char* operation_name,

		return
	}

	// If a specific context was specified, use that. Otherwise, just use the current context from the kube config.
	selectedContext := config.CurrentContext
	if *r.configContext != "" {
		selectedContext = *r.configContext
	}

	// Use the namespace associated with the selected context as default, if the context has one
	context, ok := config.Contexts[selectedContext]
	if !ok {

  name: {cluster}
contexts:
- context:
    cluster: {cluster}
    user: {cluster}
  name: {cluster}
current-context: {cluster}
kind: Config
preferences: {}
users:
- name: {cluster}
  user:
    token: token
`, "{cluster}", fakeClusterName)

	cases := []struct {
		name               string
		clusterName        string
		context            string
		server             string

			t.Fatal(err)
		}
		nextFiles = next
	}

	for _, c := range contexts {
		c.Compiler = build.Default.Compiler
	}

	walkers := make([]*Walker, len(contexts))
	var wg sync.WaitGroup
	for i, context := range contexts {
		i, context := i, context
		wg.Add(1)
		go func() {
			defer wg.Done()
			walkers[i] = NewWalker(context, filepath.Join(testenv.GOROOT(t), "src"))
		}()
	}
	wg.Wait()