### Fornecendo o `root_path` { #providing-the-root-path }

Para conseguir isso, você pode usar a opção de linha de comando `--root-path` assim:

<div class="termy">

```console
$ fastapi run main.py --forwarded-allow-ips="*" --root-path /api/v1

# Depuración { #debugging }

Puedes conectar el depurador en tu editor, por ejemplo con Visual Studio Code o PyCharm.

## Llama a `uvicorn` { #call-uvicorn }

En tu aplicación de FastAPI, importa y ejecuta `uvicorn` directamente:

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

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

    * もしUvicornを比較する場合は、Daphne、Hypercorn、uWSGIなどのアプリケーションサーバーと比較してください。
* **Starlette**:
    * Uvicornに次ぐ性能を持つでしょう。実際、StarletteはUvicornを使用しています。だから、より多くのコードを実行する必要があり、Uvicornよりも「遅く」なってしまうだけなのです。
    * しかし、パスベースのルーティングなどのシンプルなWEBアプリケーションを構築する機能を提供します。
    * もしStarletteを比較する場合は、Sanic、Flask、DjangoなどのWEBフレームワーク (もしくはマイクロフレームワーク) と比較してください。
* **FastAPI**:
    * StarletteがUvicornを使っているのと同じで、**FastAPI**はStarletteを使っており、それより速くできません。

* **Uvicorn** com `--workers`
    * Um **gerenciador de processos** Uvicorn escutaria no **IP** e na **porta** e iniciaria **vários processos de trabalho Uvicorn**.
* **Kubernetes** e outros **sistemas de contêineres** distribuídos
    * Algo na camada **Kubernetes** escutaria no **IP** e na **porta**. A replicação seria por ter **vários contêineres**, cada um com **um processo Uvicorn** em execução.

# Налагодження (Debugging)

Ви можете під'єднати дебагер у Вашому редакторі коду, наприклад, у Visual Studio Code або PyCharm.

## Виклик `uvicorn`

У Вашому FastAPI-додатку імпортуйте та запустіть `uvicorn` безпосередньо:

{* ../../docs_src/debugging/tutorial001.py hl[1,15] *}

### Про `__name__ == "__main__"`

Головна мета використання `__name__ == "__main__"` — це забезпечення виконання певного коду тільки тоді, коли файл запускається безпосередньо:

# Debugging { #debugging }

You can connect the debugger in your editor, for example with Visual Studio Code or PyCharm.

## Call `uvicorn` { #call-uvicorn }

In your FastAPI application, import and run `uvicorn` directly:

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

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

///

## Créer un `Dockerfile`

* Allez dans le répertoire de votre projet.
* Créez un `Dockerfile` avec :

```Dockerfile
FROM tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi:python3.7

COPY ./app /app
```

### Applications plus larges

### 단일 프로세스를 가지는 컨테이너

이 시나리오의 경우, 여러분은 이미 클러스터 레벨에서 복제를 다루고 있을 것이므로 **컨테이너 당 단일 (Uvicorn) 프로세스**를 가지고자 할 것입니다.

따라서, 여러분은 Gunicorn 이나 Uvicorn 워커, 또는 Uvicorn 워커를 사용하는 Uvicorn 매니저와 같은 프로세스 매니저를 가지고 싶어하지 **않을** 것입니다. 여러분은 컨테이너 당 **단일 Uvicorn 프로세스**를 가지고 싶어할 것입니다 (그러나 아마도 다중 컨테이너를 가질 것입니다).

이미 여러분이 클러스터 시스템을 관리하고 있으므로, (Uvicorn 워커를 관리하는 Gunicorn 이나 Uvicorn 처럼) 컨테이너 내에 다른 프로세스 매니저를 가지는 것은 **불필요한 복잡성**만 더하게 될 것입니다.

### 다중 프로세스를 가지는 컨테이너와 특수한 경우들

Özellikle, (diğer birçok araç arasında) Uvicorn, Starlette ve FastAPI'ın birlikte karşılaştırıldığını görebilirsiniz.

Aracın çözdüğü problem ne kadar basitse, performansı o kadar iyi olacaktır. Ancak kıyaslamaların çoğu, aracın sağladığı ek özellikleri test etmez.

Hiyerarşi şöyledir:

* **Uvicorn**: bir ASGI sunucusu
    * **Starlette**: (Uvicorn'u kullanır) bir web mikroframeworkü

    return client


def test_uvicorn_run_is_not_called_on_import():
    if sys.modules.get(MOD_NAME):
        del sys.modules[MOD_NAME]  # pragma: no cover
    with unittest.mock.patch("uvicorn.run") as uvicorn_run_mock:
        importlib.import_module(MOD_NAME)
    uvicorn_run_mock.assert_not_called()


def test_get_root(client: TestClient):
    response = client.get("/")