Então, durante esse tempo, o computador pode ir e fazer outro trabalho, enquanto o "arquivo lento" 📝 termina.

Esses códigos de status têm um nome associado para reconhecê-los, mas o importante é o número.

Resumidamente:

* `100 - 199` são para "Informações". Você raramente os usa diretamente. As respostas com esses códigos de status não podem ter um corpo.
* **`200 - 299`** são para respostas "Bem-sucedidas". Estes são os que você mais usaria.

* Para HTTPS, o servidor precisa ter "certificados" gerados por um terceiro.
    * Esses certificados são na verdade adquiridos de um terceiro, eles não são simplesmente "gerados".
* Certificados têm um tempo de vida.
    * Eles expiram.
    * E então eles precisam ser renovados, adquirindo-os novamente de um terceiro.
* A criptografia da conexão acontece no nível TCP.

    * Isso é especialmente útil se você executar `await myfile.read()` uma vez e precisar ler o conteúdo novamente.
* `close()`: Fecha o arquivo.

Como todos esses métodos são métodos `assíncronos`, você precisa "aguardar" por eles.

Por exemplo, dentro de uma função de *operação de rota* `assíncrona`, você pode obter o conteúdo com:

```Python
contents = await myfile.read()
```

```

...os parâmetros da consulta são:

* `skip`: com o valor `0`
* `limit`: com o valor `10`

Como eles são parte da URL, eles são "naturalmente" strings.

Mas quando você declara eles com os tipos do Python (no exemplo acima, como `int`), eles são convertidos para aquele tipo e validados em relação a ele.

Todo o processo que era aplicado para parâmetros de rota também é aplicado para parâmetros de consulta:

    "price": 3,
    "description": None,
}
```

Como ele não inclui o atributo já armazenado `"tax": 20.2`, o modelo de entrada assumiria o valor padrão de `"tax": 10.5`.

E os dados seriam salvos com esse "novo" `tax` de `10.5`.

## Atualizações parciais com `PATCH` { #partial-updates-with-patch }

    Esse é o diretório onde colocaremos o arquivo `requirements.txt` e o diretório `app`.

3. Copie o arquivo com os requisitos para o diretório `/code`.

    Copie **somente** o arquivo com os requisitos primeiro, não o resto do código.

    Como esse arquivo **não muda com frequência**, o Docker irá detectá-lo e usar o **cache** para esse passo, habilitando o cache para o próximo passo também.

Se você for para `/docs`, verá que ela tem os **schemas** para os dados a serem enviados nas requisições e recebidos nas respostas:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image01.png">

Você pode ver esses schemas porque eles foram declarados com os modelos no app.

Essas informações estão disponíveis no **schema OpenAPI** do app e são mostradas na documentação da API.

/// tip | Dica

Fazer com que o modelo de retorno garanta que um valor esteja sempre disponível e sempre seja um `int` (não `None`) é muito útil para os clientes da API, eles podem escrever código muito mais simples com essa certeza.

* Memória
* Etapas anteriores antes de iniciar

Veremos como eles afetariam as **implantações**.

No final, o principal objetivo é ser capaz de **atender seus clientes de API** de uma forma **segura**, **evitar interrupções** e usar os **recursos de computação** (por exemplo, servidores remotos/máquinas virtuais) da forma mais eficiente possível. 🚀