```

</div>

/// note | Nota

El comando `uvicorn main:app` se refiere a:

* `main`: el archivo `main.py` (el "módulo" de Python).
* `app`: el objeto creado dentro de `main.py` con la línea `app = FastAPI()`.

Es equivalente a:

```Python
from main import app
```

///

```

</div>

/// note | Nota

O comando `uvicorn main:app` refere-se a:

* `main`: o arquivo `main.py` (o "módulo" Python).
* `app`: o objeto criado dentro de `main.py` com a linha `app = FastAPI()`.

É equivalente a:

```Python
from main import app
```

///

```python
from backend.main import app
```

### `fastapi dev` con path { #fastapi-dev-with-path }

También puedes pasar el path del archivo al comando `fastapi dev`, y adivinará el objeto app de FastAPI que debe usar:

```console
$ fastapi dev main.py
```

Pero tendrías que recordar pasar el path correcto cada vez que llames al comando `fastapi`.

```python
from backend.main import app
```

### `fastapi dev` com path { #fastapi-dev-with-path }

Você também pode passar o path do arquivo para o comando `fastapi dev`, e ele vai deduzir o objeto de aplicação FastAPI a ser usado:

```console
$ fastapi dev main.py
```

Mas você teria que lembrar de passar o path correto toda vez que chamar o comando `fastapi`.

Pero hay situaciones donde podrías necesitar acceder al objeto `Request` directamente.

## Detalles sobre el objeto `Request` { #details-about-the-request-object }

Como **FastAPI** es en realidad **Starlette** por debajo, con una capa de varias herramientas encima, puedes usar el objeto de Starlette [`Request`](https://www.starlette.dev/requests/) directamente cuando lo necesites.

Porém há situações em que você possa precisar acessar o objeto `Request` diretamente.

## Detalhes sobre o objeto `Request` { #details-about-the-request-object }

Como o **FastAPI** é na verdade o **Starlette** por baixo, com camadas de diversas funcionalidades por cima, você pode utilizar o objeto [`Request`](https://www.starlette.dev/requests/) do Starlette diretamente quando precisar.

Então seria muito fácil fornecer um objeto de configurações diferente durante os testes criando uma sobrescrita de dependência para `get_settings`:

{* ../../docs_src/settings/app02_an_py310/test_main.py hl[9:10,13,21] *}

Na sobrescrita da dependência definimos um novo valor para `admin_email` ao criar o novo objeto `Settings`, e então retornamos esse novo objeto.

Depois podemos testar que ele é usado.

## Usando `Jinja2Templates` { #using-jinja2templates }

* Importa `Jinja2Templates`.
* Crea un objeto `templates` que puedas reutilizar más tarde.
* Declara un parámetro `Request` en la *path operation* que devolverá una plantilla.
* Usa los `templates` que creaste para renderizar y devolver un `TemplateResponse`, pasa el nombre de la plantilla, el objeto de request, y un diccionario "context" con pares clave-valor que se usarán dentro de la plantilla Jinja2.

Por ejemplo, no recibe objetos `datetime`, ya que no son compatibles con JSON.

Entonces, un objeto `datetime` tendría que ser convertido a un `str` que contenga los datos en [formato ISO](https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601).

De la misma manera, esta base de datos no recibiría un modelo de Pydantic (un objeto con atributos), solo un `dict`.

Puedes usar `jsonable_encoder` para eso.

/// info | Información

El ejemplo anterior es en realidad una excepción, porque el objeto `io.BytesIO` ya está en memoria, así que leerlo no bloqueará nada.

Pero en muchos casos leer un archivo u objeto tipo archivo sí bloquearía.

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