### `Body` com vários `examples`

Alternativamente ao único `example`, você pode passar `examples` usando um `dict` com **vários examples**, cada um com informações extras que serão adicionadas no **OpenAPI** também.

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.

# Tutorial - Guía de Usuario

Este tutorial te muestra cómo usar **FastAPI** con la mayoría de sus características paso a paso.

Cada sección se basa gradualmente en las anteriores, pero está estructurada en temas separados, así puedes ir directamente a cualquier tema en concreto para resolver tus necesidades específicas sobre la API.

Funciona también como una referencia futura, para que puedas volver y ver exactamente lo que necesitas.

## Ejecuta el código

No protocolo HTTP, você pode se comunicar com cada rota usando um (ou mais) desses "métodos".

---

Ao construir APIs, você normalmente usa esses métodos HTTP para executar uma ação específica.

Normalmente você usa:

* `POST`: para criar dados.
* `GET`: para ler dados.
* `PUT`: para atualizar dados.
* `DELETE`: para deletar dados.

Portanto, no OpenAPI, cada um dos métodos HTTP é chamado de "operação".

=== "Python 3.9 and above"

    ```Python hl_lines="6"
    {!> ../../../docs_src/extra_models/tutorial005_py39.py!}
    ```

## Em resumo

Use vários modelos Pydantic e herde livremente para cada caso.

* **Fácil**: Projetado para ser fácil de aprender e usar. Menos tempo lendo documentação.
* **Enxuto**: Minimize duplicação de código. Múltiplos recursos para cada declaração de parâmetro. Menos bugs.
* **Robusto**: Tenha código pronto para produção. E com documentação interativa automática.

        already installed on the system.
*   Using .post1 instead of a full minor release allowed us to push this release
    out quickly. However, please note the following caveat:
    *   For users wishing to pin their Python dependency in a requirements file
        or other situation, under Python's version specification rules,
        `tensorflow[and-cuda]==2.15.0` will not install this fixed version.

    Porque o programa será iniciado em `/code` e dentro dele está o diretório `./app` com seu código, o **Uvicorn** será capaz de ver e **importar** `app` de `app.main`.

!!! tip
    Revise o que cada linha faz clicando em cada bolha com o número no código. 👆

Agora você deve ter uma estrutura de diretório como:

```
.
├── app
│   ├── __init__.py
│   └── main.py
├── Dockerfile
└── requirements.txt
```

    * `main`: el archivo `main.py` (el "módulo" de Python).
    * `app`: el objeto creado dentro de `main.py` con la línea `app = FastAPI()`.
    * `--reload`: hace que el servidor se reinicie cada vez que cambia el código. Úsalo únicamente para desarrollo.

En el output, hay una línea que dice más o menos:

```hl_lines="4"
INFO:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
```

# Tutorial - Guia de Usuário

Esse tutorial mostra como usar o **FastAPI** com a maior parte de seus recursos, passo a passo.

Cada seção constrói, gradualmente, sobre as anteriores, mas sua estrutura são tópicos separados, para que você possa ir a qualquer um específico e resolver suas necessidades específicas de API.

Ele também foi feito como referência futura.

Então você poderá voltar e ver exatamente o que precisar.

## Rode o código

Pero en este caso, si pudieras traer a los 8 ex cajeros / cocineros / ahora limpiadores 👨‍🍳👨‍🍳👨‍🍳👨‍🍳👨‍🍳👨‍🍳👨‍🍳👨‍🍳, y cada uno de ellos (y tú) podría tomar una zona de la casa para limpiarla, podría hacer todo el trabajo en **paralelo**, con la ayuda adicional y terminar mucho antes.

En este escenario, cada uno de los limpiadores (incluido tú) sería un procesador, haciendo su parte del trabajo.