"/users/me": {
                "get": {
                    "responses": {
                        "200": {
                            "description": "Successful Response",
                            "content": {"application/json": {"schema": {}}},
                        }
                    },
                    "summary": "Read Current User",
                    "operationId": "read_current_user_users_me_get",

            "/users/me": {
                "get": {
                    "responses": {
                        "200": {
                            "description": "Successful Response",
                            "content": {"application/json": {"schema": {}}},
                        }
                    },
                    "summary": "Read Current User",
                    "operationId": "read_current_user_users_me_get",

                    "hello": {"description": "Not a valid additional response"},
                    "200": {
                        "description": "Successful Response",
                        "content": {"application/json": {"schema": {}}},
                    },
                },
                "summary": "A",
                "operationId": "a_a_get",
            }
        }
    },
}

* `close()`: 파일을 닫습니다.

상기 모든 메소드들이 `async` 메소드이기 때문에 “await”을 사용하여야 합니다.

예를들어, `async` *경로 작동 함수*의 내부에서 다음과 같은 방식으로 내용을 가져올 수 있습니다:

```Python
contents = await myfile.read()
```

만약 일반적인 `def` *경로 작동 함수*의 내부라면, 다음과 같이 `UploadFile.file` 에 직접 접근할 수 있습니다:

```Python
contents = myfile.file.read()
```

/// note |  "`async` 기술적 세부사항"

`async` 메소드들을 사용할 때 **FastAPI**는 스레드풀에서 파일 메소드들을 실행하고 그들을 기다립니다.

///

Size��EcIndex�EcDist�
�CSumAlgo
�PartNums�
�PartETags��PartSizes��	ը�PartASizes��	ը�Size�	ը�MTime�������MetaSys��x-minio-internal-replica-status�REPLICA�"x-minio-internal-replica-timestamp�2022-03-20T15:17:01.730949636Z�MetaUsr��content-type�application/octet-stream�x-amz-storage-class�STANDARD�X-Amz-Replication-Status�REPLICA�etag� 9587ddd31fead633830366f45d221d56�j��...

Veja como pode parecer:

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

---

Se você usar o Pycharm, você pode:

* Abrir o menu "Executar".
* Selecionar a opção "Depurar...".
* Então um menu de contexto aparece.
* Selecionar o arquivo para depurar (neste caso, `main.py`).

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

Veja como pode parecer:

BSize��EcIndex�EcDist�
�CSumAlgo
�PartNums�
�PartETags��PartSizes��	ը�PartASizes��	ը�Size�	ը�MTime�����çMetaSys��x-minio-internal-replica-status�REPLICA�"x-minio-internal-replica-timestamp�2022-03-20T15:15:01.584169645Z�MetaUsr��content-type�application/octet-stream�x-amz-storage-class�STANDARD�X-Amz-Replication-Status�REPLICA�etag� 9587ddd31fead633830366f45d221d56�;��...

def generate_stream(query: str):
    for ch in query:
        yield ch
        time.sleep(0.1)


@app.get("/generate", dependencies=[Depends(get_user)])
def generate(query: str):

		return fmt.Errorf(msg, path, crossMounts)
	}
	return nil
}

// readProcMounts reads the given mountFilePath (normally /proc/mounts) and produces a hash
// of the contents.  If the out argument is not nil, this fills it with MountPoint structs.
func readProcMounts(mountFilePath string) (mountInfos, error) {
	file, err := os.Open(mountFilePath)
	if err != nil {
		return nil, err
	}

Ao implantar aplicativos, você provavelmente desejará ter alguma **replicação de processos** para aproveitar **vários núcleos** e poder lidar com mais solicitações.

Como você viu no capítulo anterior sobre [Conceitos de implantação](concepts.md){.internal-link target=_blank}, há várias estratégias que você pode usar.

Aqui mostrarei como usar o **Uvicorn** com **processos de trabalho** usando o comando `fastapi` ou o comando `uvicorn` diretamente.