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## Ejecuta tu código con tu depurador { #run-your-code-with-your-debugger }

Dado que estás ejecutando el servidor Uvicorn directamente desde tu código, puedes llamar a tu programa de Python (tu aplicación FastAPI) directamente desde el depurador.

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Por ejemplo, en Visual Studio Code, puedes:

* Ir al panel de "Debug".
* "Add configuration...".

* Selecionar "Python"
* Executar o depurador com a opção "`Python: Current File (Integrated Terminal)`".

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

Veja como pode parecer:

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

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Se você usar o Pycharm, você pode:

* Abrir o menu "Executar".
* Selecionar a opção "Depurar...".
* Então um menu de contexto aparece.

Então, com a mesma declaração de tipo do Python, o **FastAPI** fornece validação de dados.

Observe que o erro também declara claramente exatamente o ponto onde a validação não passou.

Isso é incrivelmente útil ao desenvolver e depurar código que interage com sua API.
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## Documentação { #documentation }

caso haja qualquer **incompatibilidade** nos dados usados.

Assim, você **detectará muitos erros** muito cedo no ciclo de desenvolvimento, em vez de ter que esperar que os erros apareçam para seus usuários finais em produção e então tentar depurar onde está o problema. ✨...

Pode ser usada pelo time de frontend (que pode ser você mesmo).

Pode ser usada por aplicações e sistemas de terceiros.

E também pode ser usada por você mesmo, para depurar, verificar e testar a mesma aplicação.

## O fluxo de `password` { #the-password-flow }

Agora vamos voltar um pouco e entender o que é isso tudo.

Puede ser utilizada por el equipo de frontend (que también puedes ser tú mismo).

Puede ser utilizada por aplicaciones y sistemas de terceros.

Y también puede ser utilizada por ti mismo, para depurar, revisar y probar la misma aplicación.

## El flujo `password` { #the-password-flow }

Ahora retrocedamos un poco y entendamos qué es todo eso.

algún **desajuste** en los datos utilizados.

Así que, **detectarás muchos errores** muy temprano en el ciclo de desarrollo en lugar de tener que esperar a que los errores se muestren a tus usuarios finales en producción para luego intentar depurar dónde está el problema. ✨...

En versiones previas de Python, podrías haber usado hilos o <a href="https://www.gevent.org/" class="external-link" target="_blank">Gevent</a>. Pero el código es mucho más complejo de entender, depurar y razonar.

En versiones previas de NodeJS / JavaScript en el Navegador, habrías usado "callbacks". Lo que lleva al "callback hell".

## Coroutines { #coroutines }

/// tip | Dica

Y también incluye un manejador de excepciones predeterminado para ello.

Para sobrescribirlo, importa el `RequestValidationError` y úsalo con `@app.exception_handler(RequestValidationError)` para decorar el manejador de excepciones.

El manejador de excepciones recibirá un `Request` y la excepción.

{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial004_py39.py hl[2,14:19] *}