O nome do campo do formulário é `scope` (no singular), mas na verdade é uma longa string com "escopos" separados por espaços.

Cada “scope” é apenas uma string (sem espaços).

Normalmente são usados para declarar permissões de segurança específicas, por exemplo:

* `users:read` ou `users:write` são exemplos comuns.
* `instagram_basic` é usado pelo Facebook e Instagram.

Aqui o parâmetro de consulta `needy` é um valor obrigatório, do tipo `str`.

Se você abrir no seu navegador a URL:

```
http://127.0.0.1:8000/items/foo-item
```

... sem adicionar o parâmetro obrigatório `needy`, você verá um erro como:

```JSON
{
    "detail": [
        {
            "loc": [
                "query",
                "needy"
            ],

    * `200` é o código de status padrão, o que significa que tudo estava "OK".
    * Outro exemplo seria `201`, "Criado". É comumente usado após a criação de um novo registro no banco de dados.
    * Um caso especial é `204`, "Sem Conteúdo". Essa resposta é usada quando não há conteúdo para retornar ao cliente e, portanto, a resposta não deve ter um corpo.

    * Um arquivo armazenado na memória até um limite máximo de tamanho, e após passar esse limite, ele será armazenado no disco.
* Isso significa que funcionará bem para arquivos grandes como imagens, vídeos, binários grandes, etc., sem consumir toda a memória.
* Você pode receber metadados do arquivo enviado.
* Ele tem uma <a href="https://docs.python.org/3/glossary.html#term-file-like-object" class="external-link" target="_blank">file-like</a> interface `assíncrona`.

Resumindo, para aplicar atualizações parciais você pode:

* (Opcionalmente) usar `PATCH` em vez de `PUT`.
* Recuperar os dados armazenados.
* Colocar esses dados em um modelo do Pydantic.
* Gerar um `dict` sem valores padrão a partir do modelo de entrada (usando `exclude_unset`).
    * Dessa forma, você pode atualizar apenas os valores definidos pelo usuário, em vez de substituir os valores já armazenados com valores padrão em seu modelo.

/// info | Informação

Na função `open()`, o `mode="a"` significa "acrescentar", então, a linha irá ser adicionada depois de qualquer coisa que esteja naquele arquivo, sem sobrescrever o conteúdo anterior.

///

/// tip | Dica

Perceba que nesse caso nós estamos usando a função padrão do Python `open()` que interage com um arquivo.

Então, você pode procurar por essa exceção específica dentro da dependência com `except AlgumaExcecao`.

Da mesma forma, você pode utilizar `finally` para garantir que os passos de saída são executados, com ou sem exceções.

```python hl_lines="3  5"
{!../../docs_src/dependencies/tutorial007.py!}
```

## Subdependências com `yield`

Ela é importada/incluída diretamente no FastAPI para que você possa importá-la do `fastapi` e evitar a importação acidental da alternativa `BackgroundTask` (sem o `s` no final) de `starlette.background`.

/// tip | Dica

Observe que as funções de teste são `def` normais, não `async def`.

E as chamadas para o cliente também são chamadas normais, não usando `await`.

Isso permite que você use `pytest` diretamente sem complicações.

///

/// note | Detalhes técnicos

Você também pode usar `from starlette.testclient import TestClient`.

Um contêiner normalmente tem um **único processo**, mas também é possível iniciar sub-processos a partir do processo principal, e dessa forma você terá **vários processos** no mesmo contêiner.

Mas não é possível ter um contêiner rodando sem **pelo menos um processo rodando**. Se o processo principal parar, o contêiner também para.

## Construindo uma Imagem Docker para FastAPI

Okay, vamos construir algo agora! 🚀