Essa mesma sintaxe (ou quase a mesma) foi também incluída recentemente em versões modernas do JavaScript (no navegador e NodeJS).

Mas antes disso, controlar código assíncrono era bem mais complexo e difícil.

Nas versões anteriores do Python, você poderia utilizar threads ou [Gevent](https://www.gevent.org/). Mas o código é bem mais complexo de entender, debugar, e pensar sobre.

    return item


@app.get("/items/")
def read_items() -> list[Item]:
    return [
        Item(
            name="Portal Gun",
            description="Device to travel through the multi-rick-verse",
        ),
        Item(name="Plumbus"),

nevis
turpretim
jeb
iekam
iekām
iekāms
kolīdz
līdzko
tiklīdz
jebšu
tālab
tāpēc
nekā
itin
jā
jau
jel
nē
nezin
tad
tikai
vis
tak
iekams
vien
# modal verbs
būt  
biju 
biji
bija
bijām
bijāt
esmu
esi
esam
esat 
būšu     
būsi
būs
būsim
būsiet
tikt
tiku
tiki
tika
tikām
tikāt
tieku
tiec

     */
    @Nonnull
    default String message() {
        return "";
    }

    /**
     * Some CI systems may allow running jobs in "debug" (or some equivalent) mode.
     */
    default boolean isVerbose() {
        return false;
    }

    @app.get("/items/")
    def read_items() -> list[Item]:
        return [
            Item(
                name="Portal Gun",
                description="Device to travel through the multi-rick-verse",
                sub=SubItem(subname="subname"),
            ),
            Item(name="Plumbus"),
        ]

    @app.post("/with-computed-field/")
    def create_with_computed_field(

* Ejecutar el depurador con la opción "`Python: Current File (Integrated Terminal)`".

Luego, iniciará el servidor con tu código **FastAPI**, deteniéndose en tus puntos de interrupción, etc.

Así es como podría verse:

<img src="/img/tutorial/debugging/image01.png">

---

Si usas PyCharm, puedes:

* Abrir el menú "Run".
* Seleccionar la opción "Debug...".
* Luego aparece un menú contextual.

## Tamanho do código { #code-size }

Este exemplo pode parecer verboso. Lembre-se de que estamos misturando segurança, modelos de dados, funções utilitárias e *operações de rota* no mesmo arquivo.

Mas aqui está o ponto principal.

E também na documentação sobre [Strawberry com FastAPI](https://strawberry.rocks/docs/integrations/fastapi).

## Antigo `GraphQLApp` do Starlette { #older-graphqlapp-from-starlette }

Versões anteriores do Starlette incluiam uma classe `GraphQLApp` para integrar com [Graphene](https://graphene-python.org/).

validação, serialização e documentação ao mesmo tempo. Devido a isso e a algumas decisões de projeto, para obter validação, serialização e geração automática de schema, é necessário adicionar decorators em muitos lugares. Então, ele se torna bastante verboso.

Ele não consegue lidar muito bem com modelos aninhados. Então, se o corpo JSON na requisição for um objeto JSON que contém campos internos que por sua vez são objetos JSON aninhados, ele não consegue ser documentado e validado apropriadamente....

{* ../../docs_src/templates/tutorial001_py310.py hl[4,11,15:18] *}

/// note | Nota

Antes do FastAPI 0.108.0, Starlette 0.29.0, `name` era o primeiro parâmetro.

Além disso, em versões anteriores, o objeto `request` era passado como parte dos pares chave-valor no "context" dict para o Jinja2.

///

/// tip | Dica