t.Fatal(err)
	}
}

const testar = `#!/usr/bin/env bash
while [[ $1 == -* ]] >/dev/null; do
  shift
done
echo "testar" > $1
echo "testar" > PWD/testar.ran
`

func TestExtar(t *testing.T) {
	switch GOOS {
	case "windows":
		t.Skip("skipping signal test on Windows")
	}
	if runtime.Compiler == "gccgo" {
		t.Skip("skipping -extar test when using gccgo")
	}
	globalSkip(t)

Aqui está um pouco dessa história.

## Alternativas

Eu tenho criado APIs com requisitos complexos por vários anos (Aprendizado de Máquina, sistemas distribuídos, tarefas assíncronas, banco de dados NoSQL etc.), liderando vários times de desenvolvedores.

Como parte disso, eu precisava investigar, testar e usar muitas alternativas.

* Testes _backend_ _REST_ baseados no **Pytest**, integrados com Docker, então você pode testar a interação completa da API, independente do banco de dados. Como roda no Docker, ele pode construir um novo repositório de dados do zero toda vez (assim você pode usar ElasticSearch, MongoDB, CouchDB, ou o que quiser, e apenas testar que a API esteja funcionando).

### Testes para Documentação

A maioria dos testes na verdade rodam encima dos arquivos fonte na documentação.

Isso ajuda a garantir:

* Que a documentação esteja atualizada.
* Que os exemplos da documentação possam ser rodadas do jeito que estão apresentadas.
* A maior parte dos recursos é coberta pela documentação, garantida por cobertura de testes.

```CSS hl_lines="4"
{!../../../docs_src/templates/static/styles.css!}
```

E como você está usando `StaticFiles`, este arquivo CSS será automaticamente servido pela sua aplicação FastAPI na URL `/static/styles.css`.

## Mais detalhes

Em breve também criaremos o atual path operation.

!!! info "informação"
	Se você é um "Pythonista" muito rigoroso, você pode não gostar do estilo do nome do parâmetro `tokenUrl` em vez de `token_url`.

{!../../../docs_src/path_params/tutorial005.py!}
```

!!! info "informação"
    <a href="https://docs.python.org/3/library/enum.html" class="external-link" target="_blank">Enumerations (ou enums) estão disponíveis no Python</a> desde a versão 3.4.

!!! tip "Dica"
	Se você está se perguntando, "AlexNet", "ResNet", e "LeNet" são apenas nomes de <abbr title="técnicamente, modelos de arquitetura de Deep Learning">modelos</abbr> de Machine Learning (aprendizado de máquina).

* Eventos de inicialização e encerramento.
* Cliente de testes construído com requests.
* Respostas CORS, GZip, Arquivos Estáticos, Streaming.
* Suporte para Sessão e Cookie.
* 100% coberto por testes.
* Código base 100% anotado com tipagem.
* Dependências complexas Zero.

Starlette é atualmente o mais rápido framework Python testado. Somente ultrapassado pelo Uvicorn, que não é um framework, mas um servidor.

Em contraste com a "**imagem de contêiner**" que contém os conteúdos estáticos armazenados, um "**contêiner**" normalmente se refere à instância rodando, a coisa que está sendo **executada**.

	t.tester = t.tester.ClusterScope()
	return t
}

func (t *Tester) Namer(namer func(int) string) *Tester {
	t.tester = t.tester.Namer(namer)
	return t
}

func (t *Tester) AllowCreateOnUpdate() *Tester {
	t.tester = t.tester.AllowCreateOnUpdate()
	return t
}

func (t *Tester) GeneratesName() *Tester {
	t.tester = t.tester.GeneratesName()
	return t
}

func (t *Tester) ReturnDeletedObject() *Tester {