# Depuración { #debugging }

Puedes conectar el depurador en tu editor, por ejemplo con Visual Studio Code o PyCharm.

## Llama a `uvicorn` { #call-uvicorn }

En tu aplicación de FastAPI, importa y ejecuta `uvicorn` directamente:

{* ../../docs_src/debugging/tutorial001_py39.py hl[1,15] *}

### Acerca de `__name__ == "__main__"` { #about-name-main }

# Depuração { #debugging }

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

## Chamar `uvicorn` { #call-uvicorn }

Em sua aplicação FastAPI, importe e execute `uvicorn` diretamente:

{* ../../docs_src/debugging/tutorial001_py39.py hl[1,15] *}

### Sobre `__name__ == "__main__"` { #about-name-main }

* El "ID del Ítem", usado en el path.
* El "Token" usado como un parámetro query.

/// tip | Consejo

Nota que el query `token` será manejado por una dependencia.

///

Con eso puedes conectar el WebSocket y luego enviar y recibir mensajes:

<img src="/img/tutorial/websockets/image05.png">

## Manejar desconexiones y múltiples clientes { #handling-disconnections-and-multiple-clients }

* O "Item ID", usado no path.
* O "Token" usado como um parâmetro de consulta.

/// tip | Dica

Perceba que a consulta `token` será manipulada por uma dependência.

///

Com isso você pode conectar o WebSocket e então enviar e receber mensagens:

<img src="/img/tutorial/websockets/image05.png">

## Lidando com desconexões e múltiplos clientes { #handling-disconnections-and-multiple-clients }

Isso inclui, por exemplo:

* Notificações por e-mail enviadas após realizar uma ação:
    * Como conectar-se a um servidor de e-mail e enviar um e-mail tende a ser “lento” (vários segundos), você pode retornar a resposta imediatamente e enviar a notificação por e-mail em segundo plano.
* Processamento de dados:

Um `engine` SQLModel (por baixo dos panos, ele é na verdade um `engine` do SQLAlchemy) é o que **mantém as conexões** com o banco de dados.

Você teria **um único objeto `engine`** para todo o seu código se conectar ao mesmo banco de dados.

{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[14:18] hl[14:15,17:18] *}

Al hacerlo, recibirás notificaciones (en tu email) cada vez que haya un nuevo lanzamiento (una nueva versión) de **FastAPI** con correcciones de bugs y nuevas funcionalidades.

## Conéctate con el autor { #connect-with-the-author }

Puedes conectar <a href="https://tiangolo.com" class="external-link" target="_blank">conmigo (Sebastián Ramírez / `tiangolo`)</a>, el autor.

Puedes:

Fazendo isso, você receberá notificações (no seu email) sempre que houver um novo lançamento (uma nova versão) do **FastAPI** com correções de bugs e novas funcionalidades.

## Conecte-se com o autor { #connect-with-the-author }

Você pode se conectar <a href="https://tiangolo.com" class="external-link" target="_blank">comigo (Sebastián Ramírez / `tiangolo`)</a>, o autor.

Você pode:

Esse interação entre o cliente e o servidor para estabelecer uma conexão TLS é chamada de Handshake TLS.

### TLS com a Extensão SNI { #tls-with-sni-extension }

Apenas um processo no servidor pode se conectar a uma porta em um endereço IP. Poderiam existir outros processos conectados em outras portas desse mesmo endereço IP, mas apenas um para cada combinação de endereço IP e porta.

Porque nós podemos confiar nele para receber o `username` e o `password`, pois nós controlamos isso.

Mas se nós estamos construindo uma aplicação OAuth2 que outros poderiam conectar (i.e., se você está construindo um provedor de autenticação equivalente ao Facebook, Google, GitHub, etc.) você deveria utilizar um dos outros fluxos.

O mais comum é o fluxo implícito.