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## Execute seu código com seu depurador { #run-your-code-with-your-debugger }

Como você está executando o servidor Uvicorn diretamente do seu código, você pode chamar seu programa Python (sua aplicação FastAPI) diretamente do depurador.

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Por exemplo, no Visual Studio Code, você pode:

pydantic==2.8.0
```

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## Execute seu programa { #run-your-program }

Depois de ativar o ambiente virtual, você pode executar seu programa, e ele usará o Python dentro do seu ambiente virtual com os pacotes que você instalou lá.

<div class="termy">

```console
$ python main.py

Hello World
```

</div>

## Configure seu editor { #configure-your-editor }

Isso **dependerá muito** da maneira como você **implanta seu sistema** e provavelmente estará conectado à maneira como você inicia programas, lida com reinicializações, etc.

Aqui estão algumas ideias possíveis:

* Um "Init Container" no Kubernetes que roda antes do seu app container
* Um script bash que roda os passos anteriores e então inicia seu aplicativo

Então o caixa 💁 diz que "seus hambúrgueres estão prontos" colocando seu número no balcão, mas você não corre que nem um maluco imediatamente quando o número exibido é o seu. Você sabe que ninguém irá roubar seus hambúrgueres porque você tem o seu número da chamada, e os outros têm os deles.

### Em produção { #in-production }

Em seu sistema de produção, você provavelmente tem um frontend criado com um framework moderno como React, Vue.js ou Angular.

E para comunicar usando WebSockets com seu backend, você provavelmente usaria as utilidades do seu frontend.

Ou você pode ter um aplicativo móvel nativo que se comunica diretamente com seu backend WebSocket, em código nativo.

### Lance o `HTTPException` no seu código { #raise-an-httpexception-in-your-code }

`HTTPException`, ao fundo, nada mais é do que a conjunção entre uma exceção comum do Python e informações adicionais relevantes para APIs.

E porque é uma exceção do Python, você não **retorna** (return) o `HTTPException`, você lança o (raise) no seu código.

na **porta principal** transmita a comunicação (solicitações) para possivelmente **múltiplos contêineres** executando seu aplicativo.

Cada um desses contêineres executando seu aplicativo normalmente teria **apenas um processo** (ex.: um processo Uvicorn executando seu aplicativo FastAPI). Todos seriam **contêineres idênticos**, executando a mesma coisa, mas cada um com seu próprio processo, memória, etc. Dessa forma, você aproveitaria a **paralelização** em **núcleos diferentes** da CPU,...

Se o cliente tentar enviar alguns **cookies extras**, eles receberão um retorno de **erro**.

Coitados dos banners de cookies com todo o seu esforço para obter o seu consentimento para a <abbr title="Isso é uma outra piada. Não preste atenção em mim. Beba um café com o seu cookie. ☕">API rejeitá-lo</abbr>. 🍪

# Sobre as versões do FastAPI { #about-fastapi-versions }

**FastAPI** já está sendo usado em produção em muitas aplicações e sistemas. E a cobertura de testes é mantida em 100%. Mas seu desenvolvimento ainda está avançando rapidamente.

Novas funcionalidades são adicionadas com frequência, bugs são corrigidos regularmente e o código continua melhorando continuamente.

Primeiro, você precisa importar `BaseModel` do `pydantic`:

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[2] *}

## Crie seu modelo de dados { #create-your-data-model }

Então você declara seu modelo de dados como uma classe que herda `BaseModel`.

Utilize os tipos Python padrão para todos os atributos:

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[5:9] *}