# 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 }

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

Pero también puedes usar tipos de datos más complejos.

Y seguirás teniendo las mismas funcionalidades como hasta ahora:

* Gran soporte de editor.
* Conversión de datos de requests entrantes.
* Conversión de datos para datos de response.
* Validación de datos.
* Anotación y documentación automática.

## Otros tipos de datos { #other-data-types }

Essas funções existem (em vez de usar diretamente as classes) para que seu editor não marque erros sobre seus tipos.

Dessa forma, você pode usar seu editor e ferramentas de codificação normais sem precisar adicionar configurações personalizadas para desconsiderar esses erros.

{* ../../docs_src/path_params/tutorial002_py39.py hl[7] *}

In diesem Fall wird `item_id` als `int` deklariert, also als Ganzzahl.

/// check | Testen

Dadurch erhalten Sie Editor-Unterstützung innerhalb Ihrer Funktion, mit Fehlerprüfungen, Codevervollständigung, usw.

///

## Daten-<abbr title="Auch bekannt als: Serialisierung, Parsen, Marshalling">Konversion</abbr> { #data-conversion }

Estas funciones están allí (en lugar de usar simplemente las clases directamente) para que tu editor no marque errores sobre sus tipos.

De esa forma puedes usar tu editor y herramientas de programación normales sin tener que agregar configuraciones personalizadas para omitir esos errores.

Diese Funktionen existieren (statt die Klassen direkt zu verwenden), damit Ihr Editor keine Fehlermeldungen über ihre Typen ausgibt.

Auf diese Weise können Sie Ihren normalen Editor und Ihre Programmier-Tools verwenden, ohne besondere Einstellungen vornehmen zu müssen, um diese Fehlermeldungen stummzuschalten.

Y genera esquemas OpenAPI.

Así es como funciona en Flask, Starlette, Responder, etc.

Pero luego, tenemos otra vez el problema de tener una micro-sintaxis, dentro de un string de Python (un gran YAML).

El editor no puede ayudar mucho con eso. Y si modificamos parámetros o esquemas de Marshmallow y olvidamos también modificar ese docstring YAML, el esquema generado estaría obsoleto.

/// info | Información

/// note

FastAPI will know that the value of `q` is not required because of the default value `= None`.

Having `str | None` will allow your editor to give you better support and detect errors.

///

## Additional validation { #additional-validation }

And it generates OpenAPI schemas.

That's how it works in Flask, Starlette, Responder, etc.

But then, we have again the problem of having a micro-syntax, inside of a Python string (a big YAML).

The editor can't help much with that. And if we modify parameters or Marshmallow schemas and forget to also modify that YAML docstring, the generated schema would be obsolete.

/// info

# 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 }