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## Conceitos de Implantação { #deployment-concepts }

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 também pode usá-lo para gerar código automaticamente para clientes que se comunicam com sua API. Por exemplo, aplicativos front-end, móveis ou IoT.

### Configure o `entrypoint` da aplicação em `pyproject.toml` { #configure-the-app-entrypoint-in-pyproject-toml }

```console
$ pip install "fastapi[standard]"

---> 100%
```

</div>

**Nota**: Certifique-se de que você colocou `"fastapi[standard]"` com aspas, para garantir que funcione em todos os terminais.

## Exemplo { #example }

### Crie { #create-it }

Crie um arquivo `main.py` com:

```Python
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get("/")
def read_root():

* `File()`

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

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

* `summary`: Descrição curta do exemplo.
* `description`: Uma descrição longa que pode conter texto em Markdown.
* `value`: Este é o exemplo em si, por exemplo, um `dict`.

## Exemplo { #example }

Aqui está um exemplo de *operação de rota* com parâmetros utilizando-se de alguns dos tipos acima.

{* ../../docs_src/extra_data_types/tutorial001_an_py310.py hl[1,3,12:16] *}

Note que os parâmetros dentro da função têm seu tipo de dados natural, e você pode, por exemplo, realizar manipulações normais de data, como:

### Ferramentas de exemplo para executar na inicialização { #example-tools-to-run-at-startup }

Alguns exemplos de ferramentas que podem fazer esse trabalho são:

* Docker
* Kubernetes
* Docker Compose
* Docker em Modo Swarm
* Systemd

Por exemplo, você pode querer **retornar um dicionário** ou um objeto de banco de dados, mas **declará-lo como um modelo Pydantic**. Dessa forma, o modelo Pydantic faria toda a documentação de dados, validação, etc. para o objeto que você retornou (por exemplo, um dicionário ou objeto de banco de dados).

## Retorno Adicional com `model` { #additional-response-with-model }

Você pode fornecer o parâmetro `responses` aos seus *decoradores de caminho*.

{* ../../docs_src/stream_data/tutorial002_py310.py ln[23:27] hl[23] *}

### Simular um arquivo { #simulate-a-file }

Neste exemplo, estamos simulando um arquivo com `io.BytesIO`, que é um objeto semelhante a arquivo que vive somente na memória, mas nos permite usar a mesma interface.

Por exemplo, podemos iterar sobre ele para consumir seu conteúdo, como faríamos com um arquivo.

Se você usa qualquer outra ferramenta para gerenciar suas instalações, como `uv`, Poetry, Pipenv ou outras, todas elas têm uma forma de definir versões específicas para seus pacotes.

## Versões disponíveis { #available-versions }