* "Add configuration...".
* Seleccionar "Python".
* Ejecutar el depurador con la opción "`Python: Current File (Integrated Terminal)`".

Luego, iniciará el servidor con tu código **FastAPI**, deteniéndose en tus puntos de interrupción, etc.

Así es como podría verse:

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

---

Si usas PyCharm, puedes:

* Abrir el menú "Run".
* Seleccionar la opción "Debug...".

```

Es una cosa diferente.

Estamos usando dos puntos (`:`), no igualdades (`=`).

Y agregar anotaciones de tipos normalmente no cambia lo que sucede de lo que ocurriría sin ellas.

Pero ahora, imagina que nuevamente estás en medio de la creación de esa función, pero con anotaciones de tipos.

En el mismo punto, intentas activar el autocompletado con `Ctrl+Espacio` y ves:

Recuerda cómo se ve nuestra estructura de aplicación/archivo:

<img src="/img/tutorial/bigger-applications/package.drawio.svg">

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Los dos puntos `..`, como en:

```Python
from ..dependencies import get_token_header
```

significan:

El valor de la variable `PATH` es un string largo que consiste en directorios separados por dos puntos `:` en Linux y macOS, y por punto y coma `;` en Windows.

Por ejemplo, la variable de entorno `PATH` podría verse así:

//// tab | Linux, macOS

```plaintext
/usr/local/bin:/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin
```

Creamos una `HTTPException` que podemos reutilizar (`raise`) más tarde en varios puntos.

Solo recuerda, el punto más importante es: trata de ser amable. La gente llega con sus frustraciones y, en muchos casos, no pregunta de la mejor manera, pero haz todo lo posible por ser amable. 🤗

La idea es que la comunidad de **FastAPI** sea amable y acogedora. Al mismo tiempo, no aceptes acoso o comportamiento irrespetuoso hacia los demás. Tenemos que cuidarnos unos a otros.

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Como es muy simple, es relativamente intuitivo de aprender, aunque la documentación se vuelve algo técnica en algunos puntos.

* **Deep Learning**: Esse é um subcampo do Aprendizado de Máquina, então, o mesmo se aplica. A diferença é que não há apenas uma grande planilha com números para multiplicar, mas um grande conjunto delas, e em muitos casos, você utiliza um processador especial para construir e/ou usar esses modelos.

Ao verificar os _benchmarks_, é comum observar algumas ferramentas de diferentes tipos comparadas como equivalentes.

Especificamente, observa-se Uvicorn, Starlette e FastAPI comparados juntos (entre muitas outras ferramentas).

Quanto mais simples o problema resolvido pela ferramenta, melhor a performance que ela terá. E a maioria dos _benchmarks_ não testam as características adicionais fornecidas pela ferramenta.

## Futuro { #future }

Nesse ponto, já está claro que o **FastAPI** com suas ideias está sendo útil para muitas pessoas.

Ele foi escolhido sobre outras alternativas anteriores por se adequar melhor em muitos casos.