permissions:
  contents: read

jobs:
  replication-test:
    name: Advanced Tests with Go ${{ matrix.go-version }}
    runs-on: ubuntu-latest

    strategy:
      matrix:
        go-version: [1.24.x]

    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - uses: actions/setup-go@v5
        with:
          go-version: ${{ matrix.go-version }}
          check-latest: true
      - name: Test Decom
        run: |

permissions:
  contents: read

jobs:
  build:
    if: github.repository == 'tensorflow/tensorflow' # Don't do this in forks
    runs-on: [self-hosted, linux, ARM64]
    strategy:
      fail-fast: false
      matrix:
        pyver: ['3.9', '3.10', '3.11', '3.12']
    steps:
      - name: Stop old running containers (if any)
        shell: bash
        run: |
          running_containers=$(docker ps -q) && \

</blockquote>

## Investigação

Ao usar todas as alternativas anteriores, eu tive a chance de aprender com todas elas, aproveitar ideias e combiná-las da melhor maneira que encontrei para mim e para os times de desenvolvedores com os quais trabalhava.

# Parâmetros de Cookie

Você pode definir parâmetros de Cookie da mesma maneira que define paramêtros com `Query` e `Path`.

## Importe `Cookie`

Primeiro importe `Cookie`:

{* ../../docs_src/cookie_params/tutorial001_an_py310.py hl[3] *}

## Declare parâmetros de `Cookie`

Então declare os paramêtros de cookie usando a mesma estrutura que em `Path` e `Query`.

## Importe `Path`

Primeiro, importe `Path` de `fastapi`:

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_py310.py hl[1] *}

## Declare metadados

Você pode declarar todos os parâmetros da mesma maneira que na `Query`.

Por exemplo para declarar um valor de metadado `title` para o parâmetro de rota `item_id` você pode digitar:

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_py310.py hl[8] *}

    runs-on: [self-hosted, linux, ARM64]
    strategy:
      matrix:
        pyver: ['3.10']
    steps:
      - name: Stop old running containers (if any)
        shell: bash
        run: |
          running_containers=$(docker ps -q) && \

Então você pode definir os cabeçalhos nesse objeto de resposta *temporário*.

{* ../../docs_src/response_headers/tutorial002.py hl[1,7:8] *}

Em seguida você pode retornar qualquer objeto que precisar, da maneira que faria normalmente (um `dict`, um modelo de banco de dados, etc.).

Se você declarou um `response_model`, ele ainda será utilizado para filtrar e converter o objeto que você retornou.

    branches: [master]
  schedule:
    - cron: '0 11 * * 4'

jobs:
  analyze:
    name: Analyze
    runs-on: ubuntu-latest

    strategy:
      fail-fast: false
      matrix:
        # Override automatic language detection by changing the below list
        # Supported options are ['csharp', 'cpp', 'go', 'java', 'javascript', 'python']
        language: ['java']
        # Learn more...

Nesse caso, você não precisaria se preocupar com nada disso. 🤷

///

### Exemplos de estratégias de etapas anteriores

Isso **dependerá muito** da maneira como você **implanta seu sistema** e provavelmente estará conectado à maneira como você inicia programas, lida com reinicializações, etc.

Aqui estão algumas ideias possíveis:

* Um "Init Container" no Kubernetes que roda antes do seu app container

## Sobre segurança, APIs e documentos

Ocultar suas interfaces de usuário de documentação na produção *não deveria* ser a maneira de proteger sua API.

Isso não adiciona nenhuma segurança extra à sua API; as *operações de rotas* ainda estarão disponíveis onde estão.

Se houver uma falha de segurança no seu código, ela ainda existirá.