* Para que isso funcione, um único componente (programa) em execução no servidor, ouvindo no endereço IP público, deve ter todos os certificados HTTPS no servidor.
* Depois de obter uma conexão segura, o protocolo de comunicação ainda é HTTP.
    * Os conteúdos são criptografados, embora sejam enviados com o protocolo HTTP.

    Refer to the
    [CPU-only developer Dockerfile](https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/tools/dockerfiles/dockerfiles/devel-cpu.Dockerfile)
    and
    [GPU developer Dockerfile](https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/tools/dockerfiles/dockerfiles/devel-gpu.Dockerfile)
    for the required packages. Alternatively, use the said

Por padrão, teremos o **recarregamento automático** ativo, então o programa irá recarregar o servidor automaticamente toda vez que você fizer mudanças no seu código. Isso usa muitos recursos e pode ser menos estável. Você deve apenas usá-lo em modo de desenvolvimento.

O servidor de desenvolvimento escutará no endereço de IP `127.0.0.1` por padrão, este é o IP que sua máquina usa para se comunicar com ela mesma (`localhost`).

## `fastapi run`

        }
    ]
}
```

Como `needy` é um parâmetro obrigatório, você precisaria defini-lo na URL:

```
http://127.0.0.1:8000/items/foo-item?needy=sooooneedy
```

...isso deve funcionar:

```JSON
{
    "item_id": "foo-item",
    "needy": "sooooneedy"
}
```

{!../../docs_src/bigger_applications/app/routers/items.py!}
```

Como o caminho de cada *operação de rota* deve começar com `/`, como em:

```Python hl_lines="1"
@router.get("/{item_id}")
async def read_item(item_id: str):
    ...
```

...o prefixo não deve incluir um `/` final.

Então, o prefixo neste caso é `/items`.

### Criando uma classe `Enum`

Importe `Enum` e crie uma sub-classe que herde de `str` e de `Enum`.

Por herdar de `str` a documentação da API vai ser capaz de saber que os valores devem ser do tipo `string` e assim ser capaz de mostrar eles corretamente.

Assim, crie atributos de classe com valores fixos, que serão os valores válidos disponíveis.

```Python hl_lines="1  6-9"

Você tem que deixá-lo ativo por um tempo, já que existem clientes o utilizando. Mas você quer que a documentação deixe claro que este parâmetro será <abbr title="obsoleto, recomenda-se que não deve ser utilizado">descontinuado</abbr>.

Então você passa o parâmetro `deprecated=True` para `Query`:

```Python hl_lines="18"
{!../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial010.py!}
```

    * Como as estruturas de dados do Pydantic são apenas instâncias de classes que você define, a auto completação, _linting_, _mypy_ e a sua intuição devem funcionar corretamente com seus dados validados.
* Valida **estruturas complexas**:
    * Use modelos hierárquicos do Pydantic, `List` e `Dict` do `typing` do Python, etc.

Continuando com o exemplo anterior, será comum ter mais de um modelo relacionado.

Isso é especialmente o caso para modelos de usuários, porque:

* O **modelo de entrada** precisa ser capaz de ter uma senha.
* O **modelo de saída** não deve ter uma senha.
* O **modelo de banco de dados** provavelmente precisaria ter uma senha criptografada.

/// danger

to the test, or change code_check_full.bats in the SIG Build repository. That's
https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/tools/tf_sig_build_dockerfiles/devel.usertools/code_check_full.bats
Here are the affected tests:
EOF
    while read dep; do
      echo "For dependency $dep:"
      # For every missing dependency, find the tests which directly depend on