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.

///

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.

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.

### Otras funciones de utilidad { #other-utility-functions }

# Introducción a Tipos en Python { #python-types-intro }

Python tiene soporte para "anotaciones de tipos" opcionales (también llamadas "type hints").

Estas **"anotaciones de tipos"** o type hints son una sintaxis especial que permite declarar el <abbr title="por ejemplo: str, int, float, bool">tipo</abbr> de una variable.

Al declarar tipos para tus variables, los editores y herramientas te pueden proporcionar un mejor soporte.

En realidad, todos (o la mayoría) de los frameworks web funcionan de esta misma manera.

Nunca llamas directamente a esas funciones. Son llamadas por tu framework (en este caso, **FastAPI**).

Por ejemplo, podrías crear un proyecto llamado `philosophers-stone`, este programa depende de otro paquete llamado **`harry`, usando la versión `1`**. Así que, necesitas instalar `harry`.

```mermaid
flowchart LR
    stone(philosophers-stone) -->|requires| harry-1[harry v1]
```

### 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 }

Y todas ellas pueden usar `yield`.

En este caso, `dependency_c`, para ejecutar su código de salida, necesita que el valor de `dependency_b` (aquí llamado `dep_b`) todavía esté disponible.

Y, a su vez, `dependency_b` necesita que el valor de `dependency_a` (aquí llamado `dep_a`) esté disponible para su código de salida.

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008_an_py39.py hl[18:19,26:27] *}

```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
{