"targets": [
        {
          "datasource": {
            "type": "prometheus",
            "uid": "${DS_PROMETHEUS}"
          },
          "editorMode": "code",
          "exemplar": true,
          "expr": "sum by (bucket,range) (minio_bucket_objects_size_distribution{job=\"$scrape_jobs\"})",
          "format": "time_series",
          "instant": false,
          "interval": "",

      },
      "pluginVersion": "10.4.0",
      "targets": [
        {
          "datasource": {
            "type": "prometheus",
            "uid": "${DS_PROMETHEUS}"
          },
          "exemplar": true,
          "expr": "time() - max(minio_node_process_starttime_seconds{job=~\"$scrape_jobs\"})",
          "format": "time_series",
          "instant": true,
          "interval": "",

      },
      "pluginVersion": "10.4.0",
      "targets": [
        {
          "datasource": {
            "type": "prometheus",
            "uid": "${DS_PROMETHEUS}"
          },
          "exemplar": true,
          "expr": "max(minio_node_drive_total{job=~\"$scrape_jobs\",server=\"$server\"})",
          "format": "table",
          "hide": false,
          "instant": true,
          "interval": "",

      },
      "pluginVersion": "10.4.0",
      "targets": [
        {
          "datasource": {
            "type": "prometheus",
            "uid": "${DS_PROMETHEUS}"
          },
          "exemplar": true,
          "expr": "sum by (server) (minio_node_replication_average_active_workers{job=\"$scrape_jobs\"})",
          "interval": "1m",
          "intervalFactor": 2,
          "legendFormat": "{{server}}",

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`.

Alguns exemplos de ferramentas que podem fazer esse trabalho são:

* Docker
* Kubernetes
* Docker Compose
* Docker em Modo Swarm
* Systemd
* Supervisor
* Gerenciado internamente por um provedor de nuvem como parte de seus serviços
* Outros...

Darei exemplos mais concretos nos próximos capítulos.

## Reinicializações

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`).