Cada `dict` de exemplo específico em `examples` pode conter:

* `summary`: Descrição curta do exemplo.
* `description`: Uma descrição longa que pode conter texto em Markdown.
* `value`: Este é o exemplo em si, por exemplo, um `dict`.
* `externalValue`: Alternativa a `value`, uma URL apontando para o exemplo. Embora isso possa não ser suportado por tantas ferramentas quanto `value`.

Você pode usá-lo assim:

{* ../../docs_src/app_testing/app_a_py39/test_main.py hl[3] *}

...e ter o código para os testes como antes.

## Testando: exemplo estendido { #testing-extended-example }

Agora vamos estender este exemplo e adicionar mais detalhes para ver como testar diferentes partes.

### Arquivo de aplicação **FastAPI** estendido { #extended-fastapi-app-file }

Vamos continuar com a mesma estrutura de arquivo de antes:

<div class="termy">

```console
// Vá para o diretório inicial
$ cd
// Crie um diretório para todos os seus projetos de código
$ mkdir code
// Entre nesse diretório de código
$ cd code
// Crie um diretório para este projeto
$ mkdir awesome-project
// Entre no diretório do projeto
$ cd awesome-project
```

</div>

## Crie um ambiente virtual { #create-a-virtual-environment }

### Télécharger et Installer/Exécuter

Fess 15.3 est désormais disponible et peut être téléchargé sur la [page de Releases](https://github.com/codelibs/fess/releases "download"). Les téléchargements sont disponibles en 3 formats : deb, rpm, zip.

Les commandes suivantes montrent comment utiliser le téléchargement zip :

)
```

#### Um modelo Pydantic a partir do conteúdo de outro { #a-pydantic-model-from-the-contents-of-another }

Como no exemplo acima, obtivemos o `user_dict` a partir do `user_in.dict()`, este código:

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

seria equivalente a:

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

E você obtém suporte do editor em todos os lugares.

Mesmo para itens dentro de listas:

<img src="/img/tutorial/body-nested-models/image01.png">

Você não conseguiria este tipo de suporte de editor se estivesse trabalhando diretamente com `dict` em vez de modelos Pydantic.

### Docker

Proporcionamos imágenes de Docker en [ghcr.io](https://github.com/orgs/codelibs/packages). También proporcionamos un archivo Docker Compose (YAML) en [este repositorio](https://github.com/codelibs/docker-fess/tree/master/compose).

### Interfaz de Usuario en el Navegador

- Interfaz de búsqueda: http://localhost:8080/

* OpenAPI kullanarak apinizi **Belgeleyin** :
    * bu daha sonra otomatik etkileşimli dokümantasyon kullanıcı arayüzü tarafından kullanılır.

Bütün bunlar kulağa soyut gelebilir. Merak etme. Tüm bunları çalışırken göreceksiniz. [Tutorial - User Guide](tutorial/index.md){.internal-link target=_blank}.

* Coletar o dinheiro.
* Enviar a notificação de volta para o usuário da API (o desenvolvedor externo).
    * Isso será feito enviando um request POST (de *sua API*) para alguma *API externa* fornecida por esse desenvolvedor externo (este é o "callback").

## O aplicativo **FastAPI** normal { #the-normal-fastapi-app }

Vamos primeiro ver como o aplicativo da API normal se pareceria antes de adicionar o callback.

Você pode utilizá-lo enquanto desenvolve seu app para registrar o *body* e debugá-lo, e assim retorná-lo ao usuário, etc.

{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial005_py39.py hl[14] *}

Tente enviar um item inválido como este:

```JSON
{
  "title": "towel",
  "size": "XL"
}
```

Você receberá uma *response* informando-o de que os dados são inválidos, e contendo o *body* recebido:

```JSON hl_lines="12-15"
{