# Debugging { #debugging }

Sie können den Debugger in Ihrem Editor verbinden, zum Beispiel mit Visual Studio Code oder PyCharm.

## `uvicorn` aufrufen { #call-uvicorn }

Importieren und führen Sie `uvicorn` direkt in Ihrer FastAPI-Anwendung aus:

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

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

Erstellen Sie unbedingt eine [virtuelle Umgebung](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank}, aktivieren Sie diese und installieren Sie dann das Paket, zum Beispiel:

```console
$ pip install python-multipart
```

///

## `Form` importieren { #import-form }

Importieren Sie `Form` von `fastapi`:

{* ../../docs_src/request_forms/tutorial001_an_py39.py hl[3] *}

## Anwendungsfall { #use-case }

Beginnen wir mit einem Beispiel-**Anwendungsfall** und schauen uns dann an, wie wir ihn mit dieser Methode implementieren können.

## Umgebungsvariablen in Python lesen { #read-env-vars-in-python }

Sie können auch Umgebungsvariablen **außerhalb** von Python erstellen, im Terminal (oder mit jeder anderen Methode) und sie dann **in Python** lesen.

Zum Beispiel könnten Sie eine Datei `main.py` haben mit:

```Python hl_lines="3"
import os

name = os.getenv("MY_NAME", "World")
print(f"Hello {name} from Python")
```

/// tip | Tipp

///

## Deployment-Konzepte { #deployment-concepts }

Diese Beispiele führen das Serverprogramm (z. B. Uvicorn) aus, starten **einen einzelnen Prozess** und überwachen alle IPs (`0.0.0.0`) an einem vordefinierten Port (z. B. `80`).

Das ist die Grundidee. Aber Sie möchten sich wahrscheinlich um einige zusätzliche Dinge kümmern, wie zum Beispiel:

* Sicherheit – HTTPS
* Beim Hochfahren ausführen
* Neustarts

Der `TestClient` basiert auf <a href="https://www.python-httpx.org" class="external-link" target="_blank">HTTPX</a> und glücklicherweise können wir es direkt verwenden, um die API zu testen.

## Beispiel { #example }

Betrachten wir als einfaches Beispiel eine Dateistruktur ähnlich der in [Größere Anwendungen](../tutorial/bigger-applications.md){.internal-link target=_blank} und [Testen](../tutorial/testing.md){.internal-link target=_blank}:

```
.

Sie könnten mithilfe einer Kombination von Tools selbst **einen Server deployen**, Sie könnten einen **Cloud-Dienst** nutzen, der einen Teil der Arbeit für Sie erledigt, oder andere mögliche Optionen.

Und wenn Ihr entfernter Server oder Ihre virtuelle Maschine nur über 3 GB RAM verfügt, führt der Versuch, mehr als 4 GB RAM zu laden, zu Problemen. 🚨

### Mehrere Prozesse – Ein Beispiel { #multiple-processes-an-example }

Im folgenden Beispiel gibt es einen **Manager-Prozess**, welcher zwei **Workerprozesse** startet und steuert.

Beispielsweise gibt es ein offizielles <a href="https://hub.docker.com/_/python" class="external-link" target="_blank">Python-Image</a>.

Und es gibt viele andere Images für verschiedene Dinge wie Datenbanken, zum Beispiel für:

* <a href="https://hub.docker.com/_/postgres" class="external-link" target="_blank">PostgreSQL</a>
* <a href="https://hub.docker.com/_/mysql" class="external-link" target="_blank">MySQL</a>

Dazu können Sie die `WSGIMiddleware` verwenden und damit Ihre WSGI-Anwendung wrappen, zum Beispiel Flask, Django usw.

## `WSGIMiddleware` verwenden { #using-wsgimiddleware }

Sie müssen `WSGIMiddleware` importieren.

Wrappen Sie dann die WSGI-Anwendung (z. B. Flask) mit der Middleware.