validação, serialização e documentação ao mesmo tempo. Devido a isso e a algumas decisões de projeto, para obter validação, serialização e geração automática de schema, é necessário adicionar decorators em muitos lugares. Então, ele se torna bastante verboso.

Ele não consegue lidar muito bem com modelos aninhados. Então, se o corpo JSON na requisição for um objeto JSON que contém campos internos que por sua vez são objetos JSON aninhados, ele não consegue ser documentado e validado apropriadamente....

    assert response.status_code == 200, response.text
    assert response.json() == [
        {
            "name": "Portal Gun",
            "description": "Device to travel through the multi-rick-verse",
        },
        {"name": "Plumbus", "description": None},
    ]


def test_openapi_schema(client: TestClient) -> None:
    response = client.get("/openapi.json")

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
```

Esto significa que el sistema debería buscar programas en los directorios:

* `/usr/local/bin`

│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
│   └── test_main.py
```

El archivo `main.py` tendría:

{* ../../docs_src/async_tests/app_a_py39/main.py *}

El archivo `test_main.py` tendría los tests para `main.py`, podría verse así ahora:

{* ../../docs_src/async_tests/app_a_py39/test_main.py *}

## Ejecútalo { #run-it }

Puedes ejecutar tus tests como de costumbre vía:

<div class="termy">

```console
$ pytest

- BucketACL (Use [bucket policies](https://docs.min.io/community/minio-object-store/administration/identity-access-management/policy-based-access-control.html) instead)
- BucketCORS (CORS enabled by default on all buckets for all HTTP verbs, you can optionally restrict the CORS domains)
- BucketWebsite (Use [`caddy`](https://github.com/caddyserver/caddy) or [`nginx`](https://www.nginx.com/resources/wiki/))

```Python
with open("file.txt") as file:
    file.read()
```

Em versões mais recentes do Python, há também um **gerenciador de contexto assíncrono**. Você o usaria com `async with`:

```Python
async with lifespan(app):
    await do_stuff()
```

//// tab | Python 3.10+

```Python
q: Annotated[str | None] = None
```

////

//// tab | Python 3.9+

```Python
q: Annotated[Union[str, None]] = None
```

////

Ambas as versões significam a mesma coisa, `q` é um parâmetro que pode ser `str` ou `None`, e por padrão é `None`.

Agora vamos pular para a parte divertida. 🎉

A forma mais comum de fazer isso é ter um arquivo `requirements.txt` com os nomes dos pacotes e suas versões, um por linha.

Você, naturalmente, usaria as mesmas ideias que você leu em [Sobre versões do FastAPI](versions.md){.internal-link target=_blank} para definir os intervalos de versões.

Por exemplo, seu `requirements.txt` poderia parecer com:

```
fastapi[standard]>=0.113.0,<0.114.0

Il possède un système d'injection de dépendances intégré, inspiré d'Angular 2. Il nécessite de pré-enregistrer les "injectables" (comme tous les autres systèmes d'injection de dépendances que je connais), donc, cela ajoute à la verbosité et à la répétition du code.

Comme les paramètres sont décrits avec des types TypeScript (similaires aux type hints de Python), la prise en charge
par l'éditeur est assez bonne.

* «/// check»: «/// check | Testen»
* «/// danger»: «/// danger | Gefahr»
* «/// info»: «/// info | Info»