include("**/build/test-results/**/*.xml")
            include("**/build/testclusters/**")
            exclude("**/build/testclusters/**/data/**")
            exclude("**/build/testclusters/**/distro/**")
            exclude("**/build/testclusters/**/repo/**")
            exclude("**/build/testclusters/**/extract/**")
          }
            .files
            .findAll { Files.isRegularFile(it.toPath()) }

Entonces, si tienes otro archivo `importer.py` con:

```Python
from myapp import app

# Algún código adicional
```

en ese caso, la variable creada automáticamente dentro de `myapp.py` no tendrá la variable `__name__` con un valor de `"__main__"`.

Así que, la línea:

```Python
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
```

no se ejecutará.

/// info | Información

# Corpo - Campos { #body-fields }

Da mesma forma que você pode declarar validações adicionais e metadados nos parâmetros de uma *função de operação de rota* com `Query`, `Path` e `Body`, você pode declarar validações e metadados dentro de modelos do Pydantic usando `Field` do Pydantic.

## Importe `Field` { #import-field }

Primeiro, você tem que importá-lo:

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[4] *}

/// warning | Atenção

```

### Más detalles técnicos { #more-technical-details }

Podrías haber notado que `await` solo se puede usar dentro de funciones definidas con `async def`.

Pero al mismo tiempo, las funciones definidas con `async def` deben ser "awaited". Por lo tanto, las funciones con `async def` solo se pueden llamar dentro de funciones definidas con `async def` también.

Entonces, sobre el huevo y la gallina, ¿cómo llamas a la primera función `async`?

La manera en que funciona es que escribes la definición del esquema usando el formato YAML dentro del docstring de cada función que maneja una ruta.

Y genera esquemas OpenAPI.

Así es como funciona en Flask, Starlette, Responder, etc.

Pero luego, tenemos otra vez el problema de tener una micro-sintaxis, dentro de un string de Python (un gran YAML).

O jeito como ele funciona é que você escreve a definição do schema usando formato YAML dentro da docstring de cada função que lida com uma rota.

E ele gera schemas OpenAPI.

É assim como funciona no Flask, Starlette, Responder, etc.

Mas então, temos novamente o problema de ter uma micro-sintaxe, dentro de uma string Python (um grande YAML).

# Body - Campos { #body-fields }

De la misma manera que puedes declarar validaciones adicionales y metadatos en los parámetros de las *path operation function* con `Query`, `Path` y `Body`, puedes declarar validaciones y metadatos dentro de los modelos de Pydantic usando `Field` de Pydantic.

## Importar `Field` { #import-field }

Primero, tienes que importarlo:

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[4] *}

/// warning | Advertencia

{* ../../docs_src/stream_data/tutorial002_py310.py ln[30:34] hl[31] *}

/// tip | Dica

Se você precisar chamar código bloqueante de dentro de uma função assíncrona ou uma função assíncrona de dentro de uma função bloqueante, você poderia usar o [Asyncer](https://asyncer.tiangolo.com), uma biblioteca irmã do FastAPI.

///

### `yield from` { #yield-from }

Aquí tienes un ejemplo de una *path operation* con parámetros usando algunos de los tipos anteriores.

{* ../../docs_src/extra_data_types/tutorial001_an_py310.py hl[1,3,12:16] *}

Nota que los parámetros dentro de la función tienen su tipo de dato natural, y puedes, por ejemplo, realizar manipulaciones de fechas normales, como:

///

## Criar um Projeto { #create-a-project }

Primeiro, crie um diretório para seu projeto.

O que normalmente faço é criar um diretório chamado `code` dentro do meu diretório home/user.

E dentro disso eu crio um diretório por projeto.

<div class="termy">

```console
// Vá para o diretório inicial
$ cd
// Crie um diretório para todos os seus projetos de código
$ mkdir code