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    "title": "Murder on the Orient Express",
    "authorInfo": {
        "name": "Agatha Christie",
        "yearRange": [1890, 1976],
        "penName": "Mary Westmacott"
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    "genre": "Crime novel",
    "publicationHistory": [
        {
            "year": 1934,
            "publisher": "Collins Crime Club (London)",
            "type": "Hardcover",
            "pages": 256
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        {
            "year": 1934,

Tensor Processing Units (TPUs). This architecture gives flexibility to the application developer, whereas in previous “parameter server” designs the management of shared state is built into the system, TensorFlow enables developers to experiment with novel optimizations and training algorithms. TensorFlow supports a variety of applications, with a focus on training and inference on deep neural networks. Several Google services use TensorFlow in production, we have released it as an open-source project,...

* A criptografia da conexão acontece no nível TCP.
    * Essa é uma camada abaixo do HTTP.
    * Portanto, o manuseio do certificado e da criptografia é feito antes do HTTP.
* O TCP não sabe sobre "domínios". Apenas sobre endereços IP.
    * As informações sobre o domínio solicitado vão nos dados HTTP.
* Os certificados HTTPS “certificam” um determinado domínio, mas o protocolo e a encriptação acontecem ao nível do TCP, antes de sabermos de que domínio se trata.

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* A encriptação da conexão acontece no nível TCP.
    * TCP é uma camada abaixo do HTTP.
    * Então, o controle de certificado e encriptação é feito antes do HTTP.
* TCP não conhece nada sobre "domínios". Somente sobre endereços IP.
    * A informação sobre o domínio requisitado vai nos dados HTTP.
* Os certificados HTTPS "certificam" um certo domínio, mas o protocolo e a encriptação acontecem no nível TCP, antes de saber qual domínio está sendo lidado.

* **Pronto para Produção** com servidor _web_ usando Uvicorn e Gunicorn.
* _Backend_ <a href="https://github.com/tiangolo/fastapi" class="external-link" target="_blank">**FastAPI**</a> Python:
    * **Rápido**: Alta performance, no nível de **NodeJS** e **Go** (graças ao Starlette e Pydantic).

Um desses sistemas de gerenciamento de contêineres distribuídos como o Kubernetes normalmente tem alguma maneira integrada de lidar com a **replicação de contêineres** enquanto ainda oferece **balanceamento de carga** para as solicitações recebidas. Tudo no **nível do cluster**.

* Tests du backend REST basés sur **Pytest**, intégrés dans Docker, pour que vous puissiez tester toutes les interactions de l'API indépendamment de la base de données. Étant exécutés dans Docker, les tests peuvent utiliser un nouvel entrepôt de données créé de zéro à chaque fois (vous pouvez donc utiliser ElasticSearch, MongoDB, CouchDB, etc. et juste tester que l'API fonctionne).

```

!!! info "informação"
    Note como `Offer` tem uma lista de `Item`s, que por sua vez possui opcionalmente uma lista `Image`s

## Corpos de listas puras

Se o valor de primeiro nível do corpo JSON que você espera for um `array` do JSON (uma` lista` do Python), você pode declarar o tipo no parâmetro da função, da mesma forma que nos modelos do Pydantic:


```Python
images: List[Image]
```

Vamos imaginar que o carregamento do modelo pode **demorar bastante tempo**, porque ele tem que ler muitos **dados do disco**. Então você não quer fazer isso a cada requisição.