As chaves do `dict` identificam cada exemplo, e cada valor é outro `dict`.

Cada `dict` de exemplo específico em `examples` pode conter:

* `summary`: Pequena descrição do exemplo.
* `description`: Uma descrição longa que pode conter texto em Markdown.
* `value`: O próprio exemplo mostrado, ex: um `dict`.

Ela ajuda muito durante o **desenvolvimento**, mas você **não deve** usá-la em **produção**.

///

## Conceitos de Implantação

Esses exemplos executam o programa do servidor (por exemplo, Uvicorn), iniciando **um único processo**, ouvindo em todos os IPs (`0.0.0.0`) em uma porta predefinida (por exemplo, `80`).

Esta é a ideia básica. Mas você provavelmente vai querer cuidar de algumas coisas adicionais, como:

* Segurança - HTTPS

Você pode usar `jsonable_encoder` para converter os dados de entrada em dados que podem ser armazenados como JSON (por exemplo, com um banco de dados NoSQL). Por exemplo, convertendo `datetime` em `str`.

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="28-33"
{!> ../../../docs_src/body_updates/tutorial001_py310.py!}
```

////

//// tab | Python 3.9+

O `TestClient` é baseado no <a href="https://www.python-httpx.org" class="external-link" target="_blank">HTTPX</a>, e felizmente nós podemos utilizá-lo diretamente para testar a API.

## Exemplo

Para um exemplos simples, vamos considerar uma estrutura de arquivos semelhante ao descrito em [Bigger Applications](../tutorial/bigger-applications.md){.internal-link target=_blank} e [Testing](../tutorial/testing.md){.internal-link target=_blank}:

Vous pouvez désormais utiliser Trio en interne dans votre application. Ou mieux encore, vous pouvez utiliser AnyIO pour que votre code reste compatible avec Trio et asyncio. 🎉

## Concepts de déploiement

Ces exemples lancent le programme serveur (e.g. Uvicorn), démarrant **un seul processus**, sur toutes les IPs (`0.0.
0.0`) sur un port prédéfini (par example, `80`).

Para ver todas as opções possíveis, cheque a documentação para os<a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/" class="external-link" target="_blank">tipos exoticos do Pydantic</a>. Você verá alguns exemplos no próximo capitulo.

Por exemplo, no modelo `Image` nós temos um campo `url`, nós podemos declara-lo como um `HttpUrl` do Pydantic invés de como uma `str`:

```Python hl_lines="4  10"
{!../../docs_src/body_nested_models/tutorial005.py!}

Validações genéricas e metadados:

* `alias`
* `title`
* `description`
* `deprecated`

Validações específicas para textos:

* `min_length`
* `max_length`
* `regex`

Nesses exemplos você viu como declarar validações em valores do tipo `str`.

* `alias`
* `title`
* `description`
* `deprecated`

Validateurs spécifiques aux chaînes de caractères :

* `min_length`
* `max_length`
* `regex`

Parmi ces exemples, vous avez pu voir comment déclarer des validateurs pour les chaînes de caractères.

Mas ainda assim, é bastante poderoso, e permite que você declare grafos (árvores) de dependências com uma profundidade arbitrária.

/// tip | "Dica"

Tudo isso pode não parecer muito útil com esses exemplos.

Mas você verá o quão útil isso é nos capítulos sobre **segurança**.

E você também verá a quantidade de código que você não precisara escrever.

Si vous utilisez un autre outil pour gérer vos installations, comme Poetry, Pipenv, ou autres, ils ont tous un moyen que vous pouvez utiliser pour définir des versions spécifiques pour vos paquets.

## Versions disponibles