- Supports object locking/retention across source and destination buckets natively out of the box, unlike AWS S3.

- In this algorithm, we also make sure that we spread the drives out evenly. MinIO server expands ellipses passed as arguments. Here is a sample expansion to demonstrate the process.

```
minio server http://host{1...2}/export{1...8}
```

Expected expansion

```
> http://host1/export1
> http://host2/export1
> http://host1/export2

/// note | Nota

Se você é um especialista em Python e já sabe tudo sobre type hints, pule para o próximo capítulo.

///

## Motivação

Vamos começar com um exemplo simples:

{* ../../docs_src/python_types/tutorial001.py *}

A chamada deste programa gera:

```
John Doe
```

A função faz o seguinte:

* Pega um `first_name` e `last_name`.

///

## Recapitulação

Com **FastAPI** você tem a flexibilidade máxima fornecida pelos modelos Pydantic, enquanto seu código é mantido simples, curto e elegante.

Mas com todos os benefícios:

* Suporte do editor (compleção em todo canto!)
* Conversão de dados (leia-se parsing/serialização)
* Validação de dados
* Documentação dos esquemas

   */
  private @Nullable Object generate(TypeToken<?> type) {
    Class<?> rawType = type.getRawType();
    List<Object> samples = sampleInstances.get(rawType);
    Object sample = pickInstance(samples, null);
    if (sample != null) {
      return sample;
    }
    if (rawType.isEnum()) {
      return pickInstance(rawType.getEnumConstants(), null);
    }
    if (type.isArray()) {

   */
  private @Nullable Object generate(TypeToken<?> type) {
    Class<?> rawType = type.getRawType();
    List<Object> samples = sampleInstances.get(rawType);
    Object sample = pickInstance(samples, null);
    if (sample != null) {
      return sample;
    }
    if (rawType.isEnum()) {
      return pickInstance(rawType.getEnumConstants(), null);
    }
    if (type.isArray()) {

Mas você também pode explorar os benefícios do paralelismo e multiprocessamento (tendo múltiplos processadores rodando em paralelo) para trabalhos **limitados por CPU** como aqueles em sistemas de Machine Learning.

Isso, somado ao simples fato que Python é a principal linguagem para **Data Science**, Machine Learning e especialmente Deep Learning, faz do FastAPI uma ótima escolha para APIs web e aplicações com Data Science / Machine Learning (entre muitas outras).

Crie funções com um nome que comece com `test_` (essa é a convenção padrão do `pytest`).

Use o objeto `TestClient` da mesma forma que você faz com `httpx`.

Escreva instruções `assert` simples com as expressões Python padrão que você precisa verificar (novamente, `pytest` padrão).

{* ../../docs_src/app_testing/tutorial001.py hl[2,12,15:18] *}

/// tip | Dica

---

Mas para este exemplo, usaremos um documento HTML muito simples com algum JavaScript, tudo dentro de uma string longa.

Esse, é claro, não é o ideal e você não o usaria para produção.

Na produção, você teria uma das opções acima.

Mas é a maneira mais simples de focar no lado do servidor de WebSockets e ter um exemplo funcional:

Após isso, o cliente e o servidor possuem uma **conexão TCP encriptada**, que é provida pelo TLS. E então eles podem usar essa conexão para começar a **comunicação HTTP** propriamente dita.

E isso resume o que é **HTTPS**, apenas **HTTP** simples dentro de uma **conexão TLS segura** em vez de uma conexão TCP pura (não encriptada).

/// tip | Dica

Percebe que a encriptação da comunicação acontece no **nível do TCP**, não no nível do HTTP.

///