A palavra "**servidor**" é comumente usada para se referir tanto ao computador remoto/nuvem (a máquina física ou virtual) quanto ao programa que está sendo executado nessa máquina (por exemplo, Uvicorn).

Apenas tenha em mente que quando você ler "servidor" em geral, isso pode se referir a uma dessas duas coisas.

* `value`: O próprio exemplo mostrado, ex: um `dict`.
* `externalValue`: alternativa ao `value`, uma URL apontando para o exemplo. Embora isso possa não ser suportado por tantas ferramentas quanto `value`.

```Python hl_lines="22-48"
{!../../docs_src/schema_extra_example/tutorial004.py!}
```

### Exemplos na UI da documentação

Com `examples` adicionado a `Body()`, os `/docs` vão ficar assim:

## Benchmarks e velocidade

Quando você verifica os benchmarks, é comum ver diversas ferramentas de diferentes tipos comparados como se fossem equivalentes.

Especificamente, para ver o Uvicorn, Starlette e FastAPI comparados entre si (entre diversas outras ferramentas).

    * Me seguir para saber quando um novo projeto Open Source for criado.
* <a href="https://twitter.com/tiangolo" class="external-link" target="_blank">Me siga no **Twitter**</a>.
    * Me dizer o motivo pelo o qual você está usando o FastAPI(Adoro ouvir esse tipo de comentário).
    * Saber quando eu soltar novos anúncios ou novas ferramentas.

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Se você simplesmente não sabe, use apenas `def`.

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**Note**: Você pode misturar `def` e `async def` nas suas *funções de operação de rota* tanto quanto necessário e definir cada função usando a melhor opção para você. FastAPI irá fazer a coisa certa com elas.

De qualquer forma, em ambos os casos acima, FastAPI irá trabalhar assincronamente e ser extremamente rápido.

    * Isso não se refere ao arquivo, nem ao código, refere-se **especificamente** à coisa que está sendo **executada** e gerenciada pelo sistema operacional.
* Qualquer programa, qualquer código, **só pode fazer coisas** quando está sendo **executado**. Então, quando há um **processo em execução**.
* O processo pode ser **terminado** (ou "morto") por você, ou pelo sistema operacional. Nesse ponto, ele para de rodar/ser executado, e ele **não pode mais fazer coisas**.

```

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Pelo motivo de estarmos declarando estes escopos, eles aparecerão nos documentos da API quando você se autenticar/autorizar.

E você poderá selecionar quais escopos você deseja dar acesso: `me` e `items`.

Este é o mesmo mecanismo utilizado quando você adiciona permissões enquanto se autentica com o Facebook, Google, GitHub, etc:

<img src="/img/tutorial/security/image11.png">

E o **contêiner** em si (em contraste à **imagem de contêiner**) é a própria instância da imagem rodando, comparável a um **processo**. Na verdade, um contêiner está rodando somente quando há um **processo rodando** (e normalmente é somente um processo). O contêiner finaliza quando não há um processo rodando nele.

## Imagens de contêiner

Docker tem sido uma das principais ferramentas para criar e gerenciar **imagens de contêiner** e **contêineres**.

Por exemplo, vamos dizer que você deseja ter uma *operação de caminho* que permita atualizar itens, e retornar um código de status HTTP 200 "OK" quando for bem sucedido.

Mas você também deseja aceitar novos itens. E quando os itens não existiam, ele os cria, e retorna o código de status HTTP 201 "Created.

  irate(query):
    'irate(%s[$__rate_interval])' % query,
  rate(query):
    'rate(%s[$__rate_interval])' % query,
  round(query, by=0.01):
    'round(%s, %s)' % [query, by],
  quantile(quantile, query):
    'histogram_quantile(%s, %s)' %[quantile, query],
  labels(metric_name, labels):
    // One can nest locals.
    // Every local ends with a semi-colon.
    local prom_labels = std.join(',',
      std.map(
        function(k)