## Criar e Usar Variáveis de Ambiente

Você pode **criar** e usar variáveis de ambiente no **shell (terminal)**, sem precisar do Python:

//// tab | Linux, macOS, Windows Bash

<div class="termy">

```console
// Você pode criar uma variável de ambiente MY_NAME com
$ export MY_NAME="Wade Wilson"

// Então você pode usá-la com outros programas, como
$ echo "Hello $MY_NAME"

Hello Wade Wilson
```

#### Um Aplicativo Simples

Você pode querer um gerenciador de processos no contêiner se seu aplicativo for **simples o suficiente** para que você não precise (pelo menos não agora) ajustar muito o número de processos, e você pode simplesmente usar um padrão automatizado (com a imagem oficial do Docker), e você está executando em um **único servidor**, não em um cluster.

#### Docker Compose

Isso permite que você use `pytest` diretamente sem complicações.

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/// note | Detalhes técnicos

Você também pode usar `from starlette.testclient import TestClient`.

**FastAPI** fornece o mesmo `starlette.testclient` que `fastapi.testclient` apenas como uma conveniência para você, o desenvolvedor. Mas ele vem diretamente da Starlette.

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/// tip | Dica

Você verá algo deste tipo:

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

/// check | Botão de Autorizar!



///

	Você já tem um novo "botão de autorizar!".

	E seu *path operation* tem um pequeno cadeado no canto superior direito que você pode clicar.

Declare os **parâmetros de cabeçalho** que você precisa em um **modelo do Pydantic**, e então declare o parâmetro como `Header`:

{* ../../docs_src/header_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:14,18] *}

O **FastAPI** irá **extrair** os dados de **cada campo** a partir dos **cabeçalhos** da requisição e te retornará o modelo do Pydantic que você definiu.

### Checando a documentação

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## Execute seu código com seu depurador

Como você está executando o servidor Uvicorn diretamente do seu código, você pode chamar seu programa Python (seu aplicativo FastAPI) diretamente do depurador.

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Por exemplo, no Visual Studio Code, você pode:

* Ir para o painel "Debug".
* "Add configuration...".
* Selecionar "Python"

...e os mais exóticos:

* `OPTIONS`
* `HEAD`
* `PATCH`
* `TRACE`

No protocolo HTTP, você pode se comunicar com cada rota usando um (ou mais) desses "métodos".

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Ao construir APIs, você normalmente usa esses métodos HTTP para executar uma ação específica.

Normalmente você usa:

* `POST`: para criar dados.
* `GET`: para ler dados.
* `PUT`: para atualizar dados.

Então é finalmente sua vez, você pede 2 hambúrgueres muito saborosos para você e seu _crush_.

Você paga 💸.

O caixa vai para a cozinha.

Você espera, na frente do balcão 🕙, para que ninguém pegue seus hambúrgueres antes de você, já que não tem números de chamadas.

para JSON, utilizando o mesmo[Codificador Compatível com JSON](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank} explicado no tutorial. Isso permite que você retorne **objetos abstratos**, como modelos do banco de dados, por exemplo.

Mas se você tem certeza que o conteúdo que você está retornando é **serializável com JSON**, você pode passá-lo diretamente para a classe de resposta e evitar o trabalho extra que o FastAPI teria ao passar o conteúdo pelo `jsonable_encoder` antes de passar...

Por exemplo, você não pode colocar um modelo do Pydantic em uma `JSONResponse` sem antes convertê-lo em um `dict` com todos os tipos de dados (como `datetime`, `UUID`, etc) convertidos para tipos compatíveis com JSON.

Para esses casos, você pode usar o `jsonable_encoder` para converter seus dados antes de repassá-los para a resposta: