Isso contrasta com as fases de **desenvolvimento**, em que você está constantemente alterando o código, quebrando e consertando, parando e reiniciando o servidor de desenvolvimento, etc.

## Estratégias de Implantação { #deployment-strategies }

Hasta ahora, has estado declarando las partes del request que necesitas con sus tipos.

Tomando datos de:

* El path como parámetros.
* Headers.
* Cookies.
* etc.

Y al hacerlo, **FastAPI** está validando esos datos, convirtiéndolos y generando documentación para tu API automáticamente.

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

* Nunca guardes contraseñas en texto plano, solo hashes de contraseñas.
* Implementa y utiliza herramientas criptográficas bien conocidas, como pwdlib y JWT tokens, etc.
* Añade controles de permisos más detallados con Scopes de OAuth2 donde sea necesario.
* ...etc.

Here are some possible ideas:

* An "Init Container" in Kubernetes that runs before your app container
* A bash script that runs the previous steps and then starts your application
    * You would still need a way to start/restart *that* bash script, detect errors, etc.

/// tip

* Seleccionar "Python".
* 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...".

* API keys en:
    * Headers.
    * Parámetros de query.
    * Cookies, etc.

Además de todas las características de seguridad de Starlette (incluyendo **cookies de sesión**).

Todo construido como herramientas y componentes reutilizables que son fáciles de integrar con tus sistemas, almacenes de datos, bases de datos relacionales y NoSQL, etc.

### Inyección de dependencias { #dependency-injection }

* Suporte do editor (preenchimento automático, etc.), inclusive para modelos aninhados
* Conversão de dados
* Validação de dados
* Documentação automatica

## Tipos especiais e validação { #special-types-and-validation }

Além dos tipos singulares normais como `str`, `int`, `float`, etc. Você também pode usar tipos singulares mais complexos que herdam de `str`.

        /** Network-related errors (connection, timeout, etc.) */
        NETWORK,
        /** Authentication and authorization errors */
        AUTHENTICATION,
        /** File system errors (not found, access denied, etc.) */
        FILE_SYSTEM,
        /** Protocol errors (invalid message, unsupported operation, etc.) */
        PROTOCOL,
        /** Resource errors (out of memory, disk space, etc.) */
        RESOURCE,

1. Should avoid using simplified Chinese characters and terms. Always examine if the translation can be easily comprehended by the Traditional Chinese readers.
2. For some Python-specific terms like "pickle", "list", "dict" etc, we don't have to translate them.
3. Use the following preferred translations when they apply in documentation prose:

- request (HTTP): 請求
- response (HTTP): 回應
- path operation: 路徑操作
- path operation function: 路徑操作函式

Examples:

    Source (English):

        «««
        ...as we intended.
        ...this would work:
        ...etc.
        others...
        More to come...
        »»»

    Result (French):

        «««
        ... comme prévu.
        ... cela fonctionnerait :
        ... etc.
        D'autres ...
        La suite ...
        »»»