Esta práctica es lo suficientemente común que tiene un nombre, estas variables de entorno generalmente se colocan en un archivo `.env`, y el archivo se llama un "dotenv".

/// tip | Consejo

Un archivo que comienza con un punto (`.`) es un archivo oculto en sistemas tipo Unix, como Linux y macOS.

Pero un archivo dotenv realmente no tiene que tener ese nombre exacto.

///

### Eliminar un Hero de Nuevo { #delete-a-hero-again }

**Eliminar** un héroe se mantiene prácticamente igual.

No satisfaremos el deseo de refactorizar todo en este punto. 😅

{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial002_an_py310.py ln[96:103] hl[101] *}

### Ejecutar la App de Nuevo { #run-the-app-again }

Puedes ejecutar la aplicación de nuevo:

<div class="termy">

Estos validadores personalizados son para cosas que pueden comprobarse **solo** con los **mismos datos** provistos en el request.

///

### Entiende ese código { #understand-that-code }

El punto importante es solo usar **`AfterValidator` con una función dentro de `Annotated`**. Si quieres, sáltate esta parte. 🤸

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Luego la computadora / programa 🤖 volverá cada vez que tenga una oportunidad porque está esperando nuevamente, o siempre que 🤖 haya terminado todo el trabajo que tenía en ese punto. Y 🤖 comprobará si alguna de las tareas que estaba esperando ya se han completado, haciendo lo que tenía que hacer.

labels.ldap_group_filter=Filtro de grupo
labels.ldap_memberof_attribute=Atributo memberOf
labels.notification_login=Página de inicio de sesión
labels.notification_search_top=Página superior de búsqueda
labels.storage_endpoint=Punto final
labels.storage_access_key=Clave de acceso
labels.storage_secret_key=Clave secreta
labels.storage_bucket=Cubo
labels.storage_type=Type
labels.storage_type_auto=Auto
labels.storage_type_s3=S3

Entonces podrías querer tener **un solo contenedor** con un **gestor de procesos** iniciando **varios worker processes** dentro.

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banamex

// band : Dog Beach, LLC
// https://www.iana.org/domains/root/db/band.html
band

// bank : fTLD Registry Services LLC
// https://www.iana.org/domains/root/db/bank.html
bank

// bar : Punto 2012 Sociedad Anonima Promotora de Inversion de Capital Variable
// https://www.iana.org/domains/root/db/bar.html
bar

// barcelona : Municipi de Barcelona
// https://www.iana.org/domains/root/db/barcelona.html

* "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">

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Si usas PyCharm, puedes:

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

Eu estive evitando a criação de um novo _framework_ por vários anos. Primeiro tentei resolver todas as funcionalidades cobertas por **FastAPI** usando muitos _frameworks_, _plug-ins_ e ferramentas diferentes.

_Templates_, embora tipicamente venham com alguma configuração específica, são desenhados para serem flexíveis e customizáveis. Isso permite que você os modifique e adapte para as especificações do seu projeto, fazendo-os um excelente ponto de partida. 🏁

Você pode usar esse _template_ para começar, já que ele inclui várias configurações iniciais, segurança, banco de dados, e alguns _endpoints_ de API já feitos para você.