Por exemplo, você pode definir um arquivo `main.py` com o seguinte código:

```Python hl_lines="3"
import os

name = os.getenv("MY_NAME", "World")
print(f"Hello {name} from Python")
```

/// dica

O segundo parâmetro em <a href="https://docs.python.org/3.8/library/os.html#os.getenv" class="external-link" target="_blank">`os.getenv()`</a> é o valor padrão para o retorno.

#### Dict

Para definir um `dict`, você passa 2 parâmetros de tipo, separados por vírgulas.

O primeiro parâmetro de tipo é para as chaves do `dict`.

O segundo parâmetro de tipo é para os valores do `dict`:

//// tab | Python 3.9+

```Python hl_lines="1"
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial008_py39.py!}
```

////

//// tab | Python 3.8+

Assim, você pode confirmar se está no ambiente virtual correto.

/// tip | "Dica"

É fácil ativar um ambiente virtual, obter um Python e então **ir para outro projeto**.

E o segundo projeto **não funcionaria** porque você está usando o **Python incorreto**, de um ambiente virtual para outro projeto.

É útil poder verificar qual `python` está sendo usado. 🤓

///

Das Herunterladen und Installieren der Paketabhängigkeiten **könnte Minuten dauern**, aber die Verwendung des **Cache** würde höchstens **Sekunden** dauern.

Und da Sie das Containerimage während der Entwicklung immer wieder erstellen würden, um zu überprüfen, ob Ihre Codeänderungen funktionieren, würde dies viel Zeit sparen.

Baixar e instalar as dependências do pacote **pode levar minutos**, mas usando o **cache** leva **segundos** no máximo.

E como você estaria construindo a imagem do contêiner novamente e novamente durante o desenvolvimento para verificar se suas alterações de código estão funcionando, há muito tempo acumulado que isso economizaria.