Quando terminar de trabalhar no seu projeto, você pode **desativar** o ambiente virtual.

<div class="termy">

```console
$ deactivate
```

</div>

Dessa forma, quando você executar `python`, ele não tentará executá-lo naquele ambiente virtual com os pacotes instalados nele.

## Pronto para trabalhar { #ready-to-work }

Agora você está pronto para começar a trabalhar no seu projeto.

### Hey API { #hey-api }

Una vez que tenemos una app de FastAPI con los modelos, podemos usar Hey API para generar un cliente de TypeScript. La forma más rápida de hacerlo es con npx.

```sh
npx @hey-api/openapi-ts -i http://localhost:8000/openapi.json -o src/client
```

Esto generará un SDK de TypeScript en `./src/client`.

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.

### Otras formas de código asíncrono { #other-forms-of-asynchronous-code }

Este estilo de usar `async` y `await` es relativamente nuevo en el lenguaje.

Pero hace que trabajar con código asíncrono sea mucho más fácil.

Poder usar funciones asíncronas en tus tests puede ser útil, por ejemplo, cuando consultas tu base de datos de forma asíncrona. Imagina que quieres probar el envío de requests a tu aplicación FastAPI y luego verificar que tu backend escribió exitosamente los datos correctos en la base de datos, mientras usas un paquete de base de datos asíncrono.

Podemos hacerlo mejor...

## Qué hace a una dependencia { #what-makes-a-dependency }

Hasta ahora has visto dependencias declaradas como funciones.

Pero esa no es la única forma de declarar dependencias (aunque probablemente sea la más común).

El factor clave es que una dependencia debe ser un "callable".

Un "**callable**" en Python es cualquier cosa que Python pueda "llamar" como una función.

Os testes adicionados aqui serão vistos por todos os autores dos prompts específicos de idioma.

Use da seguinte forma:

* Tenha um prompt específico do idioma – `docs/{language code}/llm-prompt.md`.

Esta definição de *schema* inclui os paths da sua API, os parâmetros possíveis que eles usam, etc.

#### "*Schema*" de dados { #data-schema }

O termo "*schema*" também pode se referir à forma de alguns dados, como um conteúdo JSON.

Nesse caso, significaria os atributos JSON e os tipos de dados que eles possuem, etc.

#### OpenAPI e JSON Schema { #openapi-and-json-schema }

Esta definición de esquema incluye los paths de tu API, los posibles parámetros que toman, etc.

#### Esquema de Datos { #data-schema }

El término "esquema" también podría referirse a la forma de algunos datos, como el contenido JSON.

En ese caso, significaría los atributos del JSON, los tipos de datos que tienen, etc.

#### OpenAPI y JSON Schema { #openapi-and-json-schema }

Importe `TestClient`.

Crie um `TestClient` passando sua aplicação **FastAPI** para ele.

Crie funções com um nome que comece com `test_` (essa é a convenção padrão do `pytest`).

Use o objeto `TestClient` da mesma forma que você faz com `httpx`.

Escreva instruções `assert` simples com as expressões Python padrão que você precisa verificar (novamente, `pytest` padrão).

{* ../../docs_src/app_testing/tutorial001_py39.py hl[2,12,15:18] *}