fs.s3a.endpoint=http://minio:9000
fs.s3a.impl=org.apache.hadoop.fs.s3a.S3AFileSystem

fs.s3a.committer.threads=2048 # Number of threads writing to MinIO
fs.s3a.connection.maximum=8192 # Maximum number of concurrent conns
fs.s3a.fast.upload.active.blocks=2048 # Number of parallel uploads
fs.s3a.fast.upload.buffer=disk # Use disk as the buffer for uploads
fs.s3a.fast.upload=true # Turn on fast upload mode

/// tip | Consejo

De acuerdo con la especificación, deberías devolver un JSON con un `access_token` y un `token_type`, igual que en este ejemplo.

Esto es algo que tienes que hacer tú mismo en tu código, y asegurarte de usar esas claves JSON.

Es casi lo único que tienes que recordar hacer correctamente tú mismo, para ser compatible con las especificaciones.

Para el resto, **FastAPI** lo maneja por ti.

set unit=%value:~-1%
rem assume the unit is specified
set conv=%value:~0,-1%

if "%unit%" == "k" goto kilo
if "%unit%" == "K" goto kilo
if "%unit%" == "m" goto mega
if "%unit%" == "M" goto mega
if "%unit%" == "g" goto giga
if "%unit%" == "G" goto giga

rem no unit found, must be bytes; consider the whole value
set conv=%value%
rem convert to KB
set /a conv=%conv% / 1024
:kilo
rem convert to MB

Puedes conectar el depurador en tu editor, por ejemplo con Visual Studio Code o PyCharm.

## Llama a `uvicorn`

En tu aplicación de FastAPI, importa y ejecuta `uvicorn` directamente:

{* ../../docs_src/debugging/tutorial001.py hl[1,15] *}

### Acerca de `__name__ == "__main__"`

El objetivo principal de `__name__ == "__main__"` es tener algo de código que se ejecute cuando tu archivo es llamado con:

<div class="termy">

```console

Cada vez que te "logueas con" Facebook, Google, GitHub, Microsoft, X (Twitter), esa aplicación está usando OAuth2 con scopes.

En esta sección verás cómo manejar autenticación y autorización con el mismo OAuth2 con scopes en tu aplicación de **FastAPI**.

/// warning | Advertencia

Esta es una sección más o menos avanzada. Si estás comenzando, puedes saltarla.

También puedes combinar `dataclasses` con otras anotaciones de tipos para crear estructuras de datos anidadas.

En algunos casos, todavía podrías tener que usar la versión de `dataclasses` de Pydantic. Por ejemplo, si tienes errores con la documentación de la API generada automáticamente.

En ese caso, simplemente puedes intercambiar los `dataclasses` estándar con `pydantic.dataclasses`, que es un reemplazo directo:

* `File()`

también puedes declarar un grupo de `examples` con información adicional que se añadirá a sus **JSON Schemas** dentro de **OpenAPI**.

### `Body` con `examples`

Aquí pasamos `examples` que contiene un ejemplo de los datos esperados en `Body()`:

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial003_an_py310.py hl[22:29] *}

### Ejemplo en la interfaz de documentación

Con cualquiera de los métodos anteriores se vería así en los `/docs`:

Puedes crear aplicaciones de producción con **FastAPI** ahora mismo (y probablemente ya lo has estado haciendo desde hace algún tiempo), solo debes asegurarte de que utilizas una versión que funciona correctamente con el resto de tu código.

## Fijar tu versión de `fastapi`

      - name: Build on ${{ matrix.os }}
        if: matrix.os == 'ubuntu-latest'
        env:
          CGO_ENABLED: 0
          GO111MODULE: on
        run: |
          sudo sysctl net.ipv6.conf.all.disable_ipv6=0
          sudo sysctl net.ipv6.conf.default.disable_ipv6=0

      - name: Build on ${{ matrix.os }}
        if: matrix.os == 'ubuntu-latest'
        env:
          CGO_ENABLED: 0
          GO111MODULE: on
        run: |
          sudo sysctl net.ipv6.conf.all.disable_ipv6=0
          sudo sysctl net.ipv6.conf.default.disable_ipv6=0