return

bad:
	ctxt.Diag("asmand: bad address %v", obj.Dconv(p, a))
}

func (ab *AsmBuf) asmand(ctxt *obj.Link, cursym *obj.LSym, p *obj.Prog, a *obj.Addr, ra *obj.Addr) {
	ab.asmandsz(ctxt, cursym, p, a, reg[ra.Reg], regrex[ra.Reg], 0)
}

func (ab *AsmBuf) asmando(ctxt *obj.Link, cursym *obj.LSym, p *obj.Prog, a *obj.Addr, o int) {
	ab.asmandsz(ctxt, cursym, p, a, o, 0, 0)
}

Uma **imagem de contêiner** normalmente inclui em seus metadados o programa padrão ou comando que deve ser executado quando o **contêiner** é iniciado e os parâmetros a serem passados para esse programa. Muito similar ao que seria se estivesse na linha de comando.

Quando um **contêiner** é iniciado, ele irá rodar esse comando/programa (embora você possa sobrescrevê-lo e fazer com que ele rode um comando/programa diferente).

	}
	coverage := map[flagConstant]bool{}
	for _, x := range numbers {
		for _, y := range numbers {
			a := logicFlags64(x & y)
			b := flagRegister2flagConstant(asmAndFlags(x, y), false)
			if a != b {
				t.Errorf("asmAnd diff: x=%x y=%x got=%s want=%s\n", x, y, a, b)
			}
			coverage[a] = true
		}
	}
	if len(coverage) != 3 {
		t.Errorf("coverage too small, got %d want 3", len(coverage))
	}
}

### Formato dos imports

Tem outro _script_ que formata todos os imports e garante que você não tenha imports não utilizados:

<div class="termy">

```console
$ bash scripts/format-imports.sh
```

</div>

## `Field` de argumentos adicionais

Ao usar `Field ()` com modelos Pydantic, você também pode declarar informações extras para o **JSON Schema** passando quaisquer outros argumentos arbitrários para a função.

Você pode usar isso para adicionar um `example` para cada campo:

```Python hl_lines="4  10-13"
{!../../../docs_src/schema_extra_example/tutorial002.py!}
```

<span style="color: green;">INFO</span>:     Waiting for application startup.
<span style="color: green;">INFO</span>:     Application startup complete.
```

</div>

!!! note "Nota"
    El comando `uvicorn main:app` se refiere a:

    * `main`: el archivo `main.py` (el "módulo" de Python).
    * `app`: el objeto creado dentro de `main.py` con la línea `app = FastAPI()`.

<span style="color: green;">INFO</span>:     Waiting for application startup.
<span style="color: green;">INFO</span>:     Application startup complete.
```

</div>

!!! note "Nota"
    O comando `uvicorn main:app` se refere a:

    * `main`: o arquivo `main.py` (o "módulo" Python).
    * `app`: o objeto criado no arquivo `main.py` com a linha `app = FastAPI()`.

	"MOVFV",
	"MOVDV",
	"MOVVF",
	"MOVVD",
	"AMSWAPB",
	"AMSWAPH",
	"AMSWAPW",
	"AMSWAPV",
	"AMCASB",
	"AMCASH",
	"AMCASW",
	"AMCASV",
	"AMADDW",
	"AMADDV",
	"AMANDW",
	"AMANDV",
	"AMORW",
	"AMORV",
	"AMXORW",
	"AMXORV",
	"AMMAXW",
	"AMMAXV",
	"AMMINW",
	"AMMINV",
	"AMMAXWU",
	"AMMAXVU",
	"AMMINWU",
	"AMMINVU",
	"AMSWAPDBB",
	"AMSWAPDBH",

user_dict = user_in.dict()
UserInDB(**user_dict)
```

seria equivalente a:

```Python
UserInDB(**user_in.dict())
```

...porque `user_in.dict()` é um `dict`, e depois fazemos o Python "desembrulhá-lo" passando-o para UserInDB precedido por `**`.

Então, obtemos um modelo Pydantic a partir dos dados em outro modelo Pydantic.

#### Desembrulhando um `dict` e palavras-chave extras

* Gere e implante uma aplicação **FastAPI** completa, usando seu _cluster_ Docker Swarm, com HTTPS etc. Em aproxiamadamente **10 min**.

Você pode usar <a href="https://www.docker.com/" class="external-link" target="_blank">**Docker**</a> para implantação. Ele tem várias vantagens como segurança, replicabilidade, desenvolvimento simplificado etc.

Se você está usando Docker, você pode utilizar a imagem Docker oficial: