Por ejemplo, podrías crear un proyecto llamado `philosophers-stone`, este programa depende de otro paquete llamado **`harry`, usando la versión `1`**. Así que, necesitas instalar `harry`.

```mermaid
flowchart LR
    stone(philosophers-stone) -->|requires| harry-1[harry v1]
```

### Acerca de `__name__ == "__main__"`

El objetivo principal de `__name__ == "__main__"` es tener algo de código que se ejecute cuando tu archivo es llamado con:

<div class="termy">

```console
$ python myapp.py
```

</div>

pero no es llamado cuando otro archivo lo importa, como en:

```Python
from myapp import app
```

#### Más detalles

Supongamos que tu archivo se llama `myapp.py`.

Así que, en una URL como:

```
https://example.com/items/foo
```

...el path sería:

```
/items/foo
```

/// info

Un "path" también es comúnmente llamado "endpoint" o "ruta".

///

Mientras construyes una API, el "path" es la forma principal de separar "concerns" y "resources".

#### Operación

"Operación" aquí se refiere a uno de los "métodos" HTTP.

{* ../../docs_src/app_testing/tutorial001.py hl[2,12,15:18] *}

/// tip | Consejo

Nota que las funciones de prueba son `def` normales, no `async def`.

Y las llamadas al cliente también son llamadas normales, sin usar `await`.

Esto te permite usar `pytest` directamente sin complicaciones.

///

/// note | Nota Técnica

También podrías usar `from starlette.testclient import TestClient`.

Y todas ellas pueden usar `yield`.

En este caso, `dependency_c`, para ejecutar su código de salida, necesita que el valor de `dependency_b` (aquí llamado `dep_b`) todavía esté disponible.

Y, a su vez, `dependency_b` necesita que el valor de `dependency_a` (aquí llamado `dep_a`) esté disponible para su código de salida.

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008_an_py39.py hl[18:19,26:27] *}

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***")
```

y luego llamamos a:

```Python
user_dict = user_in.dict()
```

ahora tenemos un `dict` con los datos en la variable `user_dict` (es un `dict` en lugar de un objeto modelo Pydantic).

Y si llamamos a:

```Python
print(user_dict)
```

obtendremos un `dict` de Python con:

```Python
{

### Detalles Técnicos: `root_path`

Cuando montas una sub-aplicación como se describe arriba, FastAPI se encargará de comunicar el path de montaje para la sub-aplicación usando un mecanismo de la especificación ASGI llamado `root_path`.

De esa manera, la sub-aplicación sabrá usar ese prefijo de path para la interfaz de documentación.

  * `bearer`: un header `Authorization` con un valor de `Bearer ` más un token. Esto se hereda de OAuth2.
  * Autenticación básica HTTP.
  * Digest HTTP, etc.
* `oauth2`: todas las formas de OAuth2 para manejar la seguridad (llamadas "flujos").
  * Varios de estos flujos son apropiados para construir un proveedor de autenticación OAuth 2.0 (como Google, Facebook, X (Twitter), GitHub, etc.):
    * `implicit`
    * `clientCredentials`
    * `authorizationCode`

    * HTTP Basic authentication.
    * HTTP Digest, etc.
* `oauth2`: todas as formas do OAuth2 para lidar com segurança (chamados "fluxos").
    * Vários desses fluxos são apropriados para construir um provedor de autenticação OAuth2 (como Google, Facebook, X (Twitter), GitHub, etc):
        * `implicit`
        * `clientCredentials`

La dependencia original podría ser utilizada en una *path operation function*, un *path operation decorator* (cuando no usas el valor de retorno), una llamada a `.include_router()`, etc.

FastAPI todavía podrá sobrescribirla.

///

Entonces puedes restablecer las dependencias sobreescritas configurando `app.dependency_overrides` para que sea un `dict` vacío:

```Python