* <p>These heuristics do not always match the behavior of the filesystem. In particular, consider
   * the path {@code a/../b}, which {@code simplifyPath} will change to {@code b}. If {@code a} is a
   * symlink to {@code x}, {@code a/../b} may refer to a sibling of {@code x}, rather than the
   * sibling of {@code a} referred to by {@code b}.
   *
   * @since 11.0
   */
  public static String simplifyPath(String pathname) {

    }
    throw new AssertionError();
  }

  /**
   * Returns the result of dividing {@code p} by {@code q}, rounding using the specified {@code
   * RoundingMode}.
   *
   * @throws ArithmeticException if {@code q == 0}, or if {@code mode == UNNECESSARY} and {@code a}
   *     is not an integer multiple of {@code b}
   */
  @GwtIncompatible // TODO
  @SuppressWarnings("fallthrough")

<font color="#3465A4">INFO    </font> Resolved absolute path <font color="#75507B">/home/user/code/awesomeapp/</font><font color="#AD7FA8">main.py</font>
<font color="#3465A4">INFO    </font> Searching for package file structure from directories with <font color="#3465A4">__init__.py</font> files
<font color="#3465A4">INFO    </font> Importing from <font color="#75507B">/home/user/code/</font><font color="#AD7FA8">awesomeapp</font>

O que normalmente faço é criar um diretório chamado `code` dentro do meu diretório home/user.

E dentro disso eu crio um diretório por projeto.

<div class="termy">

```console
// Vá para o diretório inicial
$ cd
// Crie um diretório para todos os seus projetos de código
$ mkdir code
// Entre nesse diretório de código
$ cd code
// Crie um diretório para este projeto
$ mkdir awesome-project

    * <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/usage/pydantic_settings/" target="_blank"><code>pydantic-settings</code></a> - for settings management.
    * <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/usage/types/extra_types/extra_types/" target="_blank"><code>pydantic-extra-types</code></a> - for extra types to be used with Pydantic.

    end

    rect rgba(0, 255, 0, .1)
        code ->> function: say_hi(name="Rick")
        function ->> execute: executar código da função
        execute ->> code: retornar o resultado
    end

    rect rgba(0, 255, 0, .1)
        code ->> function: say_hi(name="Rick", salutation="Mr.")
        function ->> execute: executar código da função
        execute ->> code: retornar o resultado

  /** Returns d's value as an X, rounded with the specified mode. */
  abstract X toX(double d, RoundingMode mode);

  /** Returns a - b, guaranteed that both arguments are nonnegative. */
  abstract X minus(X a, X b);

  /** Rounds {@code x} to a {@code double}. */
  final double roundToDouble(X x, RoundingMode mode) {
    checkNotNull(x, "x");
    checkNotNull(mode, "mode");
    double roundArbitrarily = roundToDoubleArbitrarily(x);

<div class="termy">

```console
$ pip install "fastapi[all]"

---> 100%
```

</div>

...isso também inclui o `uvicorn`, que você pode usar como o servidor que rodará seu código.

/// note | "Nota"

Você também pode instalar parte por parte.

Isso é provavelmente o que você faria quando você quisesse lançar sua aplicação em produção:

```
pip install fastapi
```

TensorFlow process effectively executes arbitrary code.

The risk of loading untrusted checkpoints depends on the code or graph that you
are working with. When loading untrusted checkpoints, the values of the traced
variables from your model are also going to be untrusted. That means that if
your code interacts with the filesystem, network, etc. and uses checkpointed

///

## 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.

---

Por exemplo, no Visual Studio Code, você pode:

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