Para hacer eso, créala justo antes del programa en sí, en la misma línea:

<div class="termy">

```console
// Crea una env var MY_NAME en línea para esta llamada del programa
$ MY_NAME="Wade Wilson" python main.py

// Ahora puede leer la variable de entorno

Hello Wade Wilson from Python

## Fixe a sua versão de `fastapi` { #pin-your-fastapi-version }

A primeira coisa que você deve fazer é "fixar" a versão do **FastAPI** que você está utilizando na versão mais recente específica que você sabe que funciona corretamente para a sua aplicação.

* `Path()`
* `Query()`
* `Header()`
* `Cookie()`
* `Body()`
* `Form()`
* `File()`

Las claves del `dict` identifican cada ejemplo, y cada valor es otro `dict`.

Cada `dict` específico del ejemplo en los `examples` puede contener:

* `summary`: Descripción corta del ejemplo.
* `description`: Una descripción larga que puede contener texto Markdown.
* `value`: Este es el ejemplo real mostrado, e.g. un `dict`.

costosa de *startup* de cargar el modelo poniendo la función del (falso) modelo en el diccionario con modelos de machine learning antes del `yield`. Este código será ejecutado **antes** de que la aplicación **comience a tomar requests**, durante el *startup*.

Y luego, justo después del `yield`, quitaremos el modelo de memoria. Este código será ejecutado **después** de que la aplicación **termine de manejar requests**, justo antes del *shutdown*. Esto podría, por ejemplo, liberar recursos como...

def get_client():
    mod = importlib.import_module(MOD_NAME)
    client = TestClient(mod.app)
    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()

# Seguridad Avanzada { #advanced-security }

## Funcionalidades Adicionales { #additional-features }

Hay algunas funcionalidades extra para manejar la seguridad aparte de las cubiertas en el [Tutorial - Guía del Usuario: Seguridad](../../tutorial/security/index.md){.internal-link target=_blank}.

/// tip | Consejo

Las siguientes secciones **no son necesariamente "avanzadas"**.

Y es posible que para tu caso de uso, la solución esté en una de ellas.

* Ele utiliza um arquivo "spooled":
    * Um arquivo armazenado na memória até um limite máximo de tamanho, e após passar esse limite, ele será armazenado no disco.
* Isso significa que funcionará bem para arquivos grandes como imagens, vídeos, binários grandes, etc., sem consumir toda a memória.
* Você pode receber metadados do arquivo enviado.

			return nil, err
		}
		items = append(items, item)
	}

	return items, err
}

// Del - Deletes an entry from the store.
func (store *QueueStore[_]) Del(key Key) error {
	store.Lock()
	defer store.Unlock()
	return store.del(key)
}

// Len returns the entry count.
func (store *QueueStore[_]) Len() int {
	store.RLock()
	l := len(store.entries)

# does not have "python", "core" directories. Then, it will be copied
# to tensorflow/ which does have these two directories.

try:
  del python
except NameError:
  pass
try:
  del core
except NameError:
  pass
try:
  del compiler
except NameError:
  pass

* `write(data)`: Escribe `data` (`str` o `bytes`) en el archivo.
* `read(size)`: Lee `size` (`int`) bytes/caracteres del archivo.
* `seek(offset)`: Va a la posición de bytes `offset` (`int`) en el archivo.
    * Por ejemplo, `await myfile.seek(0)` iría al inicio del archivo.