* "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...".

#### Como funcionam as importações relativas { #how-relative-imports-work }

/// tip | Dica

Se você sabe perfeitamente como funcionam as importações, continue para a próxima seção abaixo.

///

Um único ponto `.`, como em:

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

significaria:

* Começando no mesmo pacote em que este módulo (o arquivo `app/routers/items.py`) vive (o diretório `app/routers/`)...

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.

Por padrão, a extensão descobre automaticamente aplicações FastAPI no seu workspace procurando por arquivos que instanciam `FastAPI()`. Se a detecção automática não funcionar para a estrutura do seu projeto, você pode especificar um ponto de entrada via `[tool.fastapi]` em `pyproject.toml` ou pela configuração `fastapi.entryPoint` do VS Code usando notação de módulo (por exemplo, `myapp.main:app`).

## Funcionalidades { #features }

Adicionar um `\f` (um caractere de escape para "form feed") faz com que o **FastAPI** trunque a saída usada para o OpenAPI até esse ponto.

Ele não será mostrado na documentação, mas outras ferramentas (como o Sphinx) serão capazes de utilizar o resto.

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial004_py310.py hl[17:27] *}

from typing import Union


def say_hi(name: Union[str, None]):
        print(f"Hi {name}!")
```

O `typing` também tem um atalho para declarar que algo pode ser `None`, com `Optional`.

Aqui vai uma dica do meu ponto de vista bem subjetivo:

* 🚨 Evite usar `Optional[SomeType]`
* Em vez disso ✨ use **`Union[SomeType, None]`** ✨.

/// tip | Dica

Ao escrever o código para documentar um callback, pode ser útil imaginar que você é aquele *desenvolvedor externo*. E que você está atualmente implementando a *API externa*, não *sua API*.

Adotar temporariamente esse ponto de vista (do *desenvolvedor externo*) pode ajudar a perceber mais facilmente onde colocar os parâmetros, o modelo Pydantic para o corpo, para a resposta, etc. para essa *API externa*.

///

<img src="/img/tutorial/extending-openapi/image03.png">

## Alterar o tema { #change-the-theme }

Da mesma forma que você pode definir o tema de destaque de sintaxe com a chave `"syntaxHighlight.theme"` (observe que há um ponto no meio):

{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial002_py310.py hl[3] *}

Essa configuração alteraria o tema de cores de destaque de sintaxe:

<img src="/img/tutorial/extending-openapi/image04.png">

* **`async` e `await`**
* **Corrotinas**

## Código assíncrono { #asynchronous-code }

Código assíncrono apenas significa que a linguagem 💬 tem um jeito de dizer para o computador / programa 🤖 que em certo ponto do código, ele 🤖 terá que esperar *algo* finalizar em outro lugar. Vamos dizer que esse *algo* seja chamado "arquivo lento" 📝.