AvgAggregationBuilder builder = AggregationBuilders.avg(name).field(field);
        regA(builder);
        return builder;
    }

    protected MaxAggregationBuilder regMaxA(String name, String field) {
        MaxAggregationBuilder builder = AggregationBuilders.max(name).field(field);
        regA(builder);
        return builder;
    }

    protected MinAggregationBuilder regMinA(String name, String field) {

        AvgAggregationBuilder builder = AggregationBuilders.avg(name).field(field);
        regA(builder);
        return builder;
    }

    protected MaxAggregationBuilder regMaxA(String name, String field) {
        MaxAggregationBuilder builder = AggregationBuilders.max(name).field(field);
        regA(builder);
        return builder;
    }

    protected MinAggregationBuilder regMinA(String name, String field) {

  }

  static final long MEGA_STREAM_COUNT = isAndroid() ? 100 : 1_000_000;
  static final double MEGA_STREAM_MIN = 0.0;
  static final double MEGA_STREAM_MAX = MEGA_STREAM_COUNT - 1;
  static final double MEGA_STREAM_MEAN = MEGA_STREAM_MAX / 2;
  static final double MEGA_STREAM_POPULATION_VARIANCE =
      (MEGA_STREAM_COUNT - 1) * (MEGA_STREAM_COUNT + 1) / 12.0;

        AvgAggregationBuilder builder = AggregationBuilders.avg(name).field(field);
        regA(builder);
        return builder;
    }

    protected MaxAggregationBuilder regMaxA(String name, String field) {
        MaxAggregationBuilder builder = AggregationBuilders.max(name).field(field);
        regA(builder);
        return builder;
    }

    protected MinAggregationBuilder regMinA(String name, String field) {

    assertThat(stats.count()).isEqualTo(MEGA_STREAM_COUNT);
    assertThat(stats.mean()).isWithin(ALLOWED_ERROR * MEGA_STREAM_COUNT).of(MEGA_STREAM_MEAN);
    assertThat(stats.populationVariance())
        .isWithin(ALLOWED_ERROR * MEGA_STREAM_COUNT)
        .of(MEGA_STREAM_POPULATION_VARIANCE);
    assertThat(stats.min()).isEqualTo(MEGA_STREAM_MIN);
    assertThat(stats.max()).isEqualTo(MEGA_STREAM_MAX);
  }

Depois, ele 🤖 pega a primeira tarefa para finalizar (vamos dizer, nosso "arquivo lento" 📝) e continua o que ele tem que fazer com isso.

Vamos começar com um exemplo simples:

```Python
{!../../../docs_src/python_types/tutorial001.py!}
```

A chamada deste programa gera:

```
John Doe
```

A função faz o seguinte:

* Pega um `first_name` e `last_name`.
* Converte a primeira letra de cada uma em maiúsculas com `title ()`.
* <abbr title = "Agrupa-os, como um. Com o conteúdo de um após o outro."> Concatena </abbr> com um espaço no meio.

!!! info "`@decorador`"
    Essa sintaxe `@alguma_coisa` em Python é chamada de "decorador".

    Você o coloca em cima de uma função. Como um chapéu decorativo (acho que é daí que vem o termo).

    Um "decorador" pega a função abaixo e faz algo com ela.

    Em nosso caso, este decorador informa ao **FastAPI** que a função abaixo corresponde a **rota** `/` com uma **operação** `get`.

    É o "**decorador de rota**".

!!! check "**FastAPI** usa isso para"
    Controlar toda a validação de dados, serialização de dados e modelo de documentação automática (baseado no JSON Schema).

    **FastAPI** então pega dados do JSON Schema e coloca eles no OpenAPI, à parte de todas as outras coisas que ele faz.

### <a href="https://www.starlette.io/" class="external-link" target="_blank">Starlette</a>

Por exemplo:

* Com **Docker Compose** em um único servidor
* Com um cluster **Kubernetes**
* Com um cluster Docker Swarm Mode
* Com outra ferramenta como o Nomad
* Com um serviço de nuvem que pega sua imagem de contêiner e a implanta

## Imagem Docker com Poetry