* Por lo tanto, el manejo de **certificados y encriptación** se realiza **antes de HTTP**.
* **TCP no sabe acerca de "dominios"**. Solo sobre direcciones IP.
    * La información sobre el **dominio específico** solicitado va en los **datos HTTP**.
* Los **certificados HTTPS** "certifican" un **cierto dominio**, pero el protocolo y la encriptación ocurren a nivel de TCP, **antes de saber** con cuál dominio se está tratando.

  rpm2cpio "devtoolset-9-gcc-9.3.1-2.2.el7.src.rpm" |cpio -idmv
  tar -xvf "gcc-9.3.1-20200408.tar.xz" --strip 1
  ;;
devtoolset-10)
  wget --retry-connrefused --waitretry=1 --read-timeout=20 --timeout=15 --tries=5 "https://vault.centos.org/centos/7/sclo/Source/rh/devtoolset-10-gcc-10.2.1-11.2.el7.src.rpm"

///

La única cosa que la función devuelta por `GzipRequest.get_route_handler` hace diferente es convertir el `Request` en un `GzipRequest`.

Haciendo esto, nuestro `GzipRequest` se encargará de descomprimir los datos (si es necesario) antes de pasarlos a nuestras *path operations*.

Después de eso, toda la lógica de procesamiento es la misma.

case "${VERSION}" in
devtoolset-7)
  wget "http://vault.centos.org/centos/6/sclo/Source/rh/devtoolset-7/devtoolset-7-gcc-7.3.1-5.15.el6.src.rpm"
  rpm2cpio "devtoolset-7-gcc-7.3.1-5.15.el6.src.rpm" |cpio -idmv
  tar -xvjf "gcc-7.3.1-20180303.tar.bz2" --strip 1
  ;;
devtoolset-9)
  wget "https://vault.centos.org/centos/7/sclo/Source/rh/devtoolset-9-gcc-9.3.1-2.2.el7.src.rpm"

Por exemplo, há uma <a href="https://hub.docker.com/_/python" class="external-link" target="_blank">Imagem Python</a> oficial.

E existe muitas outras imagens para diferentes coisas, como bancos de dados, por exemplo:

* "Add configuration...".
* Seleccionar "Python".
* Ejecutar el depurador con la opción "`Python: Current File (Integrated Terminal)`".

Luego, iniciará el servidor con tu código **FastAPI**, deteniéndose en tus puntos de interrupción, etc.

Así es como podría verse:

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

---

Si usas PyCharm, puedes:

* Abrir el menú "Run".
* Seleccionar la opción "Debug...".

Sua simplicidade e flexibilidade permitem fazer coisas como utilizar bancos de dados NoSQL como principal sistema de armazenamento de dados.

Por ser tão simples, é relativamente intuitivo de aprender, embora a documentação esteja de forma mais técnica em alguns pontos.

# Clases como dependencias

Antes de profundizar en el sistema de **Inyección de Dependencias**, vamos a mejorar el ejemplo anterior.

## Un `dict` del ejemplo anterior

En el ejemplo anterior, estábamos devolviendo un `dict` de nuestra dependencia ("dependable"):

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}

Pero luego obtenemos un `dict` en el parámetro `commons` de la *path operation function*.

Recuerda cómo se ve nuestra estructura de aplicación/archivo:

<img src="/img/tutorial/bigger-applications/package.drawio.svg">

---

Los dos puntos `..`, como en:

```Python
from ..dependencies import get_token_header
```

significan:

Lembre-se de como nossa estrutura app/file se parece:

<img src="/img/tutorial/bigger-applications/package.drawio.svg">

---

Os dois pontos `..`, como em:

```Python
from ..dependencies import get_token_header
```

significa: