testar as suas aplicações **FastAPI** utilizando o `TestClient` que é fornecido. Até agora, você viu apenas como escrever testes síncronos, sem utilizar funções `async`.

Ser capaz de utilizar funções assíncronas em seus testes pode ser útil, por exemplo, quando você está realizando uma consulta em seu banco de dados de maneira assíncrona. Imagine que você deseja testar realizando requisições para a sua aplicação FastAPI e depois verificar que a sua aplicação inseriu corretamente as informações...

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## Utilidades de **FastAPI** { #fastapi-utilities }

FastAPI proporciona varias herramientas para cada uno de estos esquemas de seguridad en el módulo `fastapi.security` que simplifican el uso de estos mecanismos de seguridad.

En los siguientes capítulos verás cómo agregar seguridad a tu API usando esas herramientas proporcionadas por **FastAPI**.

/// info | Informação

Se você estiver usando contêineres, por exemplo com Docker ou Kubernetes, falarei mais sobre isso no próximo capítulo: [FastAPI em contêineres - Docker](docker.md){.internal-link target=_blank}.

Em particular, ao executar no **Kubernetes** você provavelmente **não** vai querer usar vários trabalhadores e, em vez disso, executar **um único processo Uvicorn por contêiner**, mas falarei sobre isso mais adiante neste capítulo.

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Recuerda que cuando importas `Query`, `Path`, y otros desde `fastapi`, en realidad son funciones que devuelven clases especiales.

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/// tip | Consejo

Observa cómo cada atributo del modelo con un tipo, un valor por defecto y `Field` tiene la misma estructura que un parámetro de una *path operation function*, con `Field` en lugar de `Path`, `Query` y `Body`.

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## Agregar información extra { #add-extra-information }

### Traduzir para o Seu Idioma

Fess é um software internacionalizado.

Se você quiser adicionar rótulos/mensagens para o seu idioma, por favor, traduza o arquivo de propriedades e renomeie-o para fess\_\*\_[lang].properties.

* [fess_label_en.properties](https://github.com/codelibs/fess/blob/master/src/main/resources/fess_label_en.properties)

/// info | Informação

No Pydantic v1 o método se chamava `.dict()`, ele foi descontinuado (mas ainda é suportado) no Pydantic v2 e renomeado para `.model_dump()`.

Os exemplos aqui usam `.dict()` por compatibilidade com o Pydantic v1, mas você deve usar `.model_dump()` se puder usar o Pydantic v2.

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### Sobre `**user_in.dict()` { #about-user-in-dict }

#### O `.dict()` do Pydantic { #pydantics-dict }

#### Un ataque "profesional" { #a-professional-attack }

Por supuesto, los atacantes no intentarían todo esto a mano, escribirían un programa para hacerlo, posiblemente con miles o millones de pruebas por segundo. Y obtendrían solo una letra correcta adicional a la vez.

# Depuração { #debugging }

Você pode conectar o depurador no seu editor, por exemplo, com o Visual Studio Code ou PyCharm.

## Chamar `uvicorn` { #call-uvicorn }

Em sua aplicação FastAPI, importe e execute `uvicorn` diretamente:

{* ../../docs_src/debugging/tutorial001_py39.py hl[1,15] *}

### Sobre `__name__ == "__main__"` { #about-name-main }

labels.user_favorite_enabled=Registro de favoritos
labels.web_api_json_enabled=Respuesta JSON
labels.app_value=Propiedad del sistema
labels.default_label_value=Valor de etiqueta por defecto
labels.default_sort_value=Valor de ordenación por defecto
labels.virtual_host_value=Host virtual
labels.append_query_param_enabled=Añadir parámetro de búsqueda
labels.login_required=Requiere inicio de sesión

* **Rápido para codar**: Aumenta a velocidade para desenvolver recursos entre 200% a 300%. *
* **Poucos bugs**: Reduz cerca de 40% de erros induzidos por humanos (desenvolvedores). *
* **Intuitivo**: Grande suporte a _IDEs_. <abbr title="também conhecido como autocompletar, preenchimento automático, IntelliSense">Preenchimento automático</abbr> em todos os lugares. Menos tempo debugando.