Com qualquer um dos métodos acima, ficaria assim em `/docs`:

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

### `Body` com vários `examples` { #body-with-multiple-examples }

Você também pode, é claro, passar vários `examples`:

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial004_an_py310.py hl[23:38] *}

Quando fizer isso, os exemplos farão parte do **JSON Schema** interno para esses dados do body.

En las encuestas a desarrolladores de Python, es claro [que una de las funcionalidades más usadas es el "autocompletado"](https://www.jetbrains.com/research/python-developers-survey-2017/#tools-and-features).

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[22] *}

/// tip | Consejo

Todo esto podría parecer complicado. Y puede que no esté muy claro cómo es útil aún.

Estos ejemplos son intencionalmente simples, pero muestran cómo funciona todo.

En los capítulos sobre seguridad, hay funciones utilitarias que se implementan de esta misma manera.

<img src="/img/tutorial/security/image02.png">

/// note | Nota

Não importa o que você digite no formulário, ainda não vai funcionar. Mas nós vamos chegar lá.

///

Claro que este não é o frontend para os usuários finais, mas é uma ótima ferramenta automática para documentar interativamente toda a sua API.

Pode ser usada pelo time de frontend (que pode ser você mesmo).

Na pesquisa de desenvolvedores Python, ficou claro [que um dos recursos mais utilizados é o "preenchimento automático"](https://www.jetbrains.com/research/python-developers-survey-2017/#tools-and-features).

Obtemos a mesma resposta:

```JSON
{
    "message": "Hello World",
    "root_path": "/api/v1"
}
```

mas desta vez no URL com o prefixo de path fornecido pelo proxy: `/api/v1`.

Claro, a ideia aqui é que todos acessariam a aplicação através do proxy, então a versão com o prefixo de path `/api/v1` é a "correta".

### Contêineres com Múltiplos Processos e Casos Especiais { #containers-with-multiple-processes-and-special-cases }

Claro, existem **casos especiais** em que você pode querer ter **um contêiner** com vários **processos workers do Uvicorn** dentro.

### Entenda a pergunta { #understand-the-question }

* Verifique se você consegue entender qual é o **objetivo** e o caso de uso de quem está perguntando.

* Depois verifique se a pergunta (a grande maioria são perguntas) está **clara**.

* Em muitos casos a pergunta feita é sobre uma solução imaginada pela pessoa usuária, mas pode haver uma solução **melhor**. Se você entender melhor o problema e o caso de uso, pode sugerir uma **solução alternativa** melhor.

### Entiende la pregunta { #understand-the-question }

* Revisa si puedes entender cuál es el **propósito** y el caso de uso de la persona que pregunta.

* Luego revisa si la pregunta (la gran mayoría son preguntas) es **clara**.

* En muchos casos, la pregunta planteada es sobre una solución imaginaria del usuario, pero podría haber una **mejor**. Si puedes entender mejor el problema y el caso de uso, podrías sugerir una mejor **solución alternativa**.

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