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2022-12-16 23:41:00 +04:00 · 2022-12-16 23:41:00 +04:00 · bee76daa4d
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15 changed files with 921 additions and 166 deletions
--- a/.github/workflows/build-docs.yml
+++ b/.github/workflows/build-docs.yml
@ -36,9 +36,9 @@ jobs:
      - uses: actions/upload-artifact@v3
        with:
          name: docs-zip
-          path: ./docs.zip
+          path: ./site/docs.zip
      - name: Deploy to Netlify
-        uses: nwtgck/actions-netlify@v1.2.4
+        uses: nwtgck/actions-netlify@v2.0.0
        with:
          publish-dir: './site'
          production-branch: master
--- a/.github/workflows/preview-docs.yml
+++ b/.github/workflows/preview-docs.yml
@ -11,6 +11,10 @@ jobs:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
+      - name: Clean site
+        run: |
+          rm -rf ./site
+          mkdir ./site
      - name: Download Artifact Docs
        uses: dawidd6/action-download-artifact@v2.24.2
        with:
@ -18,14 +22,15 @@ jobs:
          workflow: build-docs.yml
          run_id: ${{ github.event.workflow_run.id }}
          name: docs-zip
+          path: ./site/
      - name: Unzip docs
        run: |
-          rm -rf ./site
+          cd ./site
          unzip docs.zip
          rm -f docs.zip
      - name: Deploy to Netlify
        id: netlify
-        uses: nwtgck/actions-netlify@v1.2.4
+        uses: nwtgck/actions-netlify@v2.0.0
        with:
          publish-dir: './site'
          production-deploy: false
--- a/.github/workflows/publish.yml
+++ b/.github/workflows/publish.yml
@ -31,7 +31,7 @@ jobs:
      - name: Build distribution
        run: python -m build
      - name: Publish
-        uses: pypa/gh-action-pypi-publish@v1.5.1
+        uses: pypa/gh-action-pypi-publish@v1.5.2
        with:
          password: ${{ secrets.PYPI_API_TOKEN }}
      - name: Dump GitHub context
--- a/.pre-commit-config.yaml
+++ b/.pre-commit-config.yaml
@ -12,7 +12,7 @@ repos:
    -   id: end-of-file-fixer
    -   id: trailing-whitespace
 -   repo: https://github.com/asottile/pyupgrade
-    rev: v3.1.0
+    rev: v3.2.2
    hooks:
    -   id: pyupgrade
        args:
--- a/docs/en/data/github_sponsors.yml
+++ b/docs/en/data/github_sponsors.yml
@ -8,12 +8,15 @@ sponsors:
  - login: cryptapi
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    url: https://github.com/cryptapi
- - login: ObliviousAI
+  - login: jrobbins-LiveData
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+    url: https://github.com/jrobbins-LiveData
+- - login: nihpo
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+    url: https://github.com/nihpo
+  - login: ObliviousAI
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    url: https://github.com/ObliviousAI
-  - login: Lovage-Labs
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-    url: https://github.com/Lovage-Labs
  - login: chaserowbotham
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@ -38,9 +41,18 @@ sponsors:
 - - login: InesIvanova
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- - login: SendCloud
+- - login: vyos
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+    url: https://github.com/vyos
+  - login: SendCloud
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+  - login: matallan
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+    url: https://github.com/matallan
+  - login: takashi-yoneya
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  - login: mercedes-benz
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@ -56,12 +68,18 @@ sponsors:
 - - login: johnadjei
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+  - login: gvisniuc
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+    url: https://github.com/gvisniuc
  - login: HiredScore
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  - login: Trivie
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+  - login: Lovage-Labs
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 - - login: moellenbeck
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@ -80,27 +98,18 @@ sponsors:
  - login: jmaralc
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-  - login: takashi-yoneya
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  - login: mainframeindustries
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 - - login: povilasb
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-  - login: gazpachoking
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@ -155,6 +161,12 @@ sponsors:
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@ -512,11 +528,3 @@ top_reviewers:
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--- a/docs/en/docs/release-notes.md
+++ b/docs/en/docs/release-notes.md
@ -2,12 +2,36 @@

 ## Latest Changes

+* ⬆ Bump nwtgck/actions-netlify from 1.2.4 to 2.0.0. PR [#5757](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/5757) by [@dependabot[bot]](https://github.com/apps/dependabot).
+* 👷 Refactor CI artifact upload/download for docs previews. PR [#5793](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/5793) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
+* ⬆ Bump pypa/gh-action-pypi-publish from 1.5.1 to 1.5.2. PR [#5714](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/5714) by [@dependabot[bot]](https://github.com/apps/dependabot).
+* 👥 Update FastAPI People. PR [#5722](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/5722) by [@github-actions[bot]](https://github.com/apps/github-actions).
+* 🔧 Update sponsors, disable course bundle. PR [#5713](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/5713) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
+* ⬆ Update typer[all] requirement from <0.7.0,>=0.6.1 to >=0.6.1,<0.8.0. PR [#5639](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/5639) by [@dependabot[bot]](https://github.com/apps/dependabot).
+
+## 0.88.0
+
+### Upgrades
+
+* ⬆ Bump Starlette to version `0.22.0` to fix bad encoding for query parameters in new `TestClient`. PR [#5659](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/5659) by [@azogue](https://github.com/azogue).
+
+### Docs
+
+* ✏️ Fix typo in docs for `docs/en/docs/advanced/middleware.md`. PR [#5376](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/5376) by [@rifatrakib](https://github.com/rifatrakib).
+
+### Translations
+
+* 🌐 Add Portuguese translation for `docs/pt/docs/deployment/docker.md`. PR [#5663](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/5663) by [@ayr-ton](https://github.com/ayr-ton).
+
+### Internal
+
+* 👷 Tweak build-docs to improve CI performance. PR [#5699](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/5699) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
+* ⬆ [pre-commit.ci] pre-commit autoupdate. PR [#5566](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/5566) by [@pre-commit-ci[bot]](https://github.com/apps/pre-commit-ci).
 * ⬆️ Upgrade Ruff. PR [#5698](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/5698) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
 * 👷 Remove pip cache for Smokeshow as it depends on a requirements.txt. PR [#5700](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/5700) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
 * 💚 Fix pip cache for Smokeshow. PR [#5697](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/5697) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
 * 👷 Fix and tweak CI cache handling. PR [#5696](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/5696) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
 * 👷 Update `setup-python` action in tests to use new caching feature. PR [#5680](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/5680) by [@madkinsz](https://github.com/madkinsz).
-* ✏️ Fix typo in docs for `docs/en/docs/advanced/middleware.md`. PR [#5376](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/5376) by [@rifatrakib](https://github.com/rifatrakib).
 * ⬆ Bump black from 22.8.0 to 22.10.0. PR [#5569](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/5569) by [@dependabot[bot]](https://github.com/apps/dependabot).

 ## 0.87.0
--- a/docs/en/overrides/main.html
+++ b/docs/en/overrides/main.html
@ -22,12 +22,6 @@
    </div>
  </div>
  <div id="announce-right" style="position: relative;">
-    <div class="item">
-      <a title="Get three courses at 10% off their current prices! Plus, we'll be donating 10% of all profits from sales of this bundle to the FastAPI team." style="display: block; position: relative;" href="https://testdriven.io/talkpython/" target="_blank">
-        <span class="sponsor-badge">sponsor</span>
-        <img class="sponsor-image" src="/img/sponsors/fastapi-course-bundle-banner.png" />
-      </a>
-    </div>
    <div class="item">
      <a title="The data structure for unstructured multimodal data" style="display: block; position: relative;" href="https://bit.ly/3AcNTYL" target="_blank">
        <span class="sponsor-badge">sponsor</span>
@ -40,12 +34,6 @@
        <img class="sponsor-image" src="/img/sponsors/cryptapi-banner.svg" />
      </a>
    </div>
-    <!-- <div class="item">
-      <a title="The ultimate solution to unlimited and forever cloud storage." style="display: block; position: relative;" href="https://app.imgwhale.xyz/" target="_blank">
-        <span class="sponsor-badge">sponsor</span>
-        <img class="sponsor-image" src="/img/sponsors/imgwhale-banner.svg" />
-      </a>
-    </div> -->
    <div class="item">
      <a title="Help us migrate doist to FastAPI" style="display: block; position: relative;" href="https://doist.com/careers/9B437B1615-wa-senior-backend-engineer-python" target="_blank">
        <span class="sponsor-badge">sponsor</span>
--- a/docs/pt/docs/deployment/docker.md
+++ b/docs/pt/docs/deployment/docker.md
@ -0,0 +1,701 @@
+# FastAPI em contêineres - Docker
+
+Ao fazer o deploy de aplicações FastAPI uma abordagem comum é construir uma **imagem de contêiner Linux**. Isso normalmente é feito usando o <a href="https://www.docker.com/" class="external-link" target="_blank">**Docker**</a>. Você pode a partir disso fazer o deploy dessa imagem de algumas maneiras.
+
+Usando contêineres Linux você tem diversas vantagens incluindo **segurança**, **replicabilidade**, **simplicidade**, entre outras.
+
+!!! Dica
+    Está com pressa e já sabe dessas coisas? Pode ir direto para [`Dockerfile` abaixo 👇](#build-a-docker-image-for-fastapi).
+
+
+<details>
+<summary>Visualização do Dockerfile 👀</summary>
+
+```Dockerfile
+FROM python:3.9
+
+WORKDIR /code
+
+COPY ./requirements.txt /code/requirements.txt
+
+RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /code/requirements.txt
+
+COPY ./app /code/app
+
+CMD ["uvicorn", "app.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "80"]
+
+# If running behind a proxy like Nginx or Traefik add --proxy-headers
+# CMD ["uvicorn", "app.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "80", "--proxy-headers"]
+```
+
+</details>
+
+## O que é um Contêiner
+
+Contêineres (especificamente contêineres Linux) são um jeito muito **leve** de empacotar aplicações contendo todas as dependências e arquivos necessários enquanto os mantém isolados de outros contêineres (outras aplicações ou componentes) no mesmo sistema.
+
+Contêineres Linux rodam usando o mesmo kernel Linux do hospedeiro (máquina, máquina virtual, servidor na nuvem, etc). Isso simplesmente significa que eles são muito leves (comparados com máquinas virtuais emulando um sistema operacional completo).
+
+Dessa forma, contêineres consomem **poucos recursos**, uma quantidade comparável com rodar os processos diretamente (uma máquina virtual consumiria muito mais).
+
+Contêineres também possuem seus próprios processos (comumente um único processo), sistema de arquivos e rede **isolados** simplificando deploy, segurança, desenvolvimento, etc.
+
+## O que é uma Imagem de Contêiner
+
+Um **contêiner** roda a partir de uma **imagem de contêiner**.
+
+Uma imagem de contêiner é uma versão **estática** de todos os arquivos, variáveis de ambiente e do comando/programa padrão que deve estar presente num contêiner. **Estática** aqui significa que a **imagem** de contêiner não está rodando, não está sendo executada, somente contém os arquivos e metadados empacotados.
+
+Em contraste com a "**imagem de contêiner**" que contém os conteúdos estáticos armazenados, um "**contêiner**" normalmente se refere à instância rodando, a coisa que está sendo **executada**.
+
+Quando o **contêiner** é iniciado e está rodando (iniciado a partir de uma **imagem de contêiner**), ele pode criar ou modificar arquivos, variáveis de ambiente, etc. Essas mudanças vão existir somente nesse contêiner, mas não persistirão na imagem subjacente do container (não serão salvas no disco).
+
+Uma imagem de contêiner é comparável ao arquivo de **programa** e seus conteúdos, ex.: `python` e algum arquivo `main.py`.
+
+E o **contêiner** em si (em contraste à **imagem de contêiner**) é a própria instância da imagem rodando, comparável a um **processo**. Na verdade, um contêiner está rodando somente quando há um **processo rodando** (e normalmente é somente um processo). O contêiner finaliza quando não há um processo rodando nele.
+
+## Imagens de contêiner
+
+Docker tem sido uma das principais ferramentas para criar e gerenciar **imagens de contêiner** e **contêineres**.
+
+E existe um <a href="https://hub.docker.com/" class="external-link" target="_blank">Docker Hub</a> público com **imagens de contêiner oficiais** pré-prontas para diversas ferramentas, ambientes, bancos de dados e aplicações.
+
+Por exemplo, há uma <a href="https://hub.docker.com/_/python" class="external-link" target="_blank">Imagem Python</a> oficial.
+
+E existe muitas outras imagens para diferentes coisas, como bancos de dados, por exemplo:
+
+* <a href="https://hub.docker.com/_/postgres" class="external-link" target="_blank">PostgreSQL</a>
+* <a href="https://hub.docker.com/_/mysql" class="external-link" target="_blank">MySQL</a>
+* <a href="https://hub.docker.com/_/mongo" class="external-link" target="_blank">MongoDB</a>
+* <a href="https://hub.docker.com/_/redis" class="external-link" target="_blank">Redis</a>, etc.
+
+Usando imagens de contêiner pré-prontas é muito fácil **combinar** e usar diferentes ferramentas. Por exemplo, para testar um novo banco de dados. Em muitos casos, você pode usar as **imagens oficiais** precisando somente de variáveis de ambiente para configurá-las.
+
+Dessa forma, em muitos casos você pode aprender sobre contêineres e Docker e re-usar essa experiência com diversos componentes e ferramentas.
+
+Então, você rodaria **vários contêineres** com coisas diferentes, como um banco de dados, uma aplicação Python, um servidor web com uma aplicação frontend React, e conectá-los juntos via sua rede interna.
+
+Todos os sistemas de gerenciamento de contêineres (como Docker ou Kubernetes) possuem essas funcionalidades de rede integradas a eles.
+
+## Contêineres e Processos
+
+Uma **imagem de contêiner** normalmente inclui em seus metadados o programa padrão ou comando que deve ser executado quando o **contêiner** é iniciado e os parâmetros a serem passados para esse programa. Muito similar ao que seria se estivesse na linha de comando.
+
+Quando um **contêiner** é iniciado, ele irá rodar esse comando/programa (embora você possa sobrescrevê-lo e fazer com que ele rode um comando/programa diferente).
+
+Um contêiner está rodando enquanto o **processo principal** (comando ou programa) estiver rodando.
+
+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! 🚀
+
+Eu vou mostrar como construir uma **imagem Docker** para FastAPI **do zero**, baseado na **imagem oficial do Python**.
+
+Isso é o que você quer fazer na **maioria dos casos**, por exemplo:
+
+* Usando **Kubernetes** ou ferramentas similares
+* Quando rodando em uma **Raspberry Pi**
+* Usando um serviço em nuvem que irá rodar uma imagem de contêiner para você, etc.
+
+### O Pacote Requirements
+
+Você normalmente teria os **requisitos do pacote** para sua aplicação em algum arquivo.
+
+Isso pode depender principalmente da ferramenta que você usa para **instalar** esses requisitos.
+
+O caminho mais comum de fazer isso é ter um arquivo `requirements.txt` com os nomes dos pacotes e suas versões, um por linha.
+
+Você, naturalmente, usaria as mesmas ideias que você leu em [Sobre Versões do FastAPI](./versions.md){.internal-link target=_blank} para definir os intervalos de versões.
+
+Por exemplo, seu `requirements.txt` poderia parecer com:
+
+```
+fastapi>=0.68.0,<0.69.0
+pydantic>=1.8.0,<2.0.0
+uvicorn>=0.15.0,<0.16.0
+```
+
+E você normalmente instalaria essas dependências de pacote com `pip`, por exemplo:
+
+<div class="termy">
+
+```console
+$ pip install -r requirements.txt
+---> 100%
+Successfully installed fastapi pydantic uvicorn
+```
+
+</div>
+
+!!! info
+    Há outros formatos e ferramentas para definir e instalar dependências de pacote.
+
+    Eu vou mostrar um exemplo depois usando Poetry em uma seção abaixo. 👇
+
+### Criando o Código do **FastAPI**
+
+* Crie um diretório `app` e entre nele.
+* Crie um arquivo vazio `__init__.py`.
+* Crie um arquivo `main.py` com:
+
+```Python
+from typing import Optional
+
+from fastapi import FastAPI
+
+app = FastAPI()
+
+
+@app.get("/")
+def read_root():
+    return {"Hello": "World"}
+
+
+@app.get("/items/{item_id}")
+def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
+    return {"item_id": item_id, "q": q}
+```
+
+### Dockerfile
+
+Agora, no mesmo diretório do projeto, crie um arquivo `Dockerfile` com:
+
+```{ .dockerfile .annotate }
+# (1)
+FROM python:3.9
+
+# (2)
+WORKDIR /code
+
+# (3)
+COPY ./requirements.txt /code/requirements.txt
+
+# (4)
+RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /code/requirements.txt
+
+# (5)
+COPY ./app /code/app
+
+# (6)
+CMD ["uvicorn", "app.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "80"]
+```
+
+1. Inicie a partir da imagem base oficial do Python.
+
+2. Defina o diretório de trabalho atual para `/code`.
+
+    Esse é o diretório onde colocaremos o arquivo `requirements.txt` e o diretório `app`.
+
+3. Copie o arquivo com os requisitos para o diretório `/code`.
+
+    Copie **somente** o arquivo com os requisitos primeiro, não o resto do código.
+
+    Como esse arquivo **não muda com frequência**, o Docker irá detectá-lo e usar o **cache** para esse passo, habilitando o cache para o próximo passo também.
+
+4. Instale as dependências de pacote vindas do arquivo de requisitos.
+
+    A opção `--no-cache-dir` diz ao `pip` para não salvar os pacotes baixados localmente, pois isso só aconteceria se `pip` fosse executado novamente para instalar os mesmos pacotes, mas esse não é o caso quando trabalhamos com contêineres.
+
+    !!! note
+        `--no-cache-dir` é apenas relacionado ao `pip`, não tem nada a ver com Docker ou contêineres.
+
+    A opção `--upgrade` diz ao `pip` para atualizar os pacotes se eles já estiverem instalados.
+
+    Por causa do passo anterior de copiar o arquivo, ele pode ser detectado pelo **cache do Docker**, esse passo também **usará o cache do Docker** quando disponível.
+
+    Usando o cache nesse passo irá **salvar** muito **tempo** quando você for construir a imagem repetidas vezes durante o desenvolvimento, ao invés de **baixar e instalar** todas as dependências **toda vez**.
+
+5. Copie o diretório `./app` dentro do diretório `/code`.
+
+    Como isso tem todo o código contendo o que **muda com mais frequência**, o **cache do Docker** não será usado para esse passo ou para **qualquer passo seguinte** facilmente.
+
+    Então, é importante colocar isso **perto do final** do `Dockerfile`, para otimizar o tempo de construção da imagem do contêiner.
+
+6. Defina o **comando** para rodar o servidor `uvicorn`.
+
+    `CMD` recebe uma lista de strings, cada uma dessas strings é o que você digitaria na linha de comando separado por espaços.
+
+    Esse comando será executado a partir do **diretório de trabalho atual**, o mesmo diretório `/code` que você definiu acima com `WORKDIR /code`.
+
+    Porque o programa será iniciado em `/code` e dentro dele está o diretório `./app` com seu código, o **Uvicorn** será capaz de ver e **importar** `app` de `app.main`.
+
+!!! tip
+    Revise o que cada linha faz clicando em cada bolha com o número no código. 👆
+
+Agora você deve ter uma estrutura de diretório como:
+
+```
+.
+├── app
+│   ├── __init__.py
+│   └── main.py
+├── Dockerfile
+└── requirements.txt
+```
+
+#### Por Trás de um Proxy de Terminação TLS
+
+Se você está executando seu contêiner atrás de um Proxy de Terminação TLS (load balancer) como Nginx ou Traefik, adicione a opção `--proxy-headers`, isso fará com que o Uvicorn confie nos cabeçalhos enviados por esse proxy, informando que o aplicativo está sendo executado atrás do HTTPS, etc.
+
+```Dockerfile
+CMD ["uvicorn", "app.main:app", "--proxy-headers", "--host", "0.0.0.0", "--port", "80"]
+```
+
+#### Cache Docker
+
+Existe um truque importante nesse `Dockerfile`, primeiro copiamos o **arquivo com as dependências sozinho**, não o resto do código. Deixe-me te contar o porquê disso.
+
+```Dockerfile
+COPY ./requirements.txt /code/requirements.txt
+```
+
+Docker e outras ferramentas **constróem** essas imagens de contêiner **incrementalmente**, adicionando **uma camada em cima da outra**, começando do topo do `Dockerfile` e adicionando qualquer arquivo criado por cada uma das instruções do `Dockerfile`.
+
+Docker e ferramentas similares também usam um **cache interno** ao construir a imagem, se um arquivo não mudou desde a última vez que a imagem do contêiner foi construída, então ele irá **reutilizar a mesma camada** criada na última vez, ao invés de copiar o arquivo novamente e criar uma nova camada do zero.
+
+Somente evitar a cópia de arquivos não melhora muito as coisas, mas porque ele usou o cache para esse passo, ele pode **usar o cache para o próximo passo**. Por exemplo, ele pode usar o cache para a instrução que instala as dependências com:
+
+```Dockerfile
+RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /code/requirements.txt
+```
+
+O arquivo com os requisitos de pacote **não muda com frequência**. Então, ao copiar apenas esse arquivo, o Docker será capaz de **usar o cache** para esse passo.
+
+E então, o Docker será capaz de **usar o cache para o próximo passo** que baixa e instala essas dependências. E é aqui que **salvamos muito tempo**. ✨ ...e evitamos tédio esperando. 😪😆
+
+Baixar e instalar as dependências do pacote **pode levar minutos**, mas usando o **cache** leva **segundos** no máximo.
+
+E como você estaria construindo a imagem do contêiner novamente e novamente durante o desenvolvimento para verificar se suas alterações de código estão funcionando, há muito tempo acumulado que isso economizaria.
+
+A partir daí, perto do final do `Dockerfile`, copiamos todo o código. Como isso é o que **muda com mais frequência**, colocamos perto do final, porque quase sempre, qualquer coisa depois desse passo não será capaz de usar o cache.
+
+```Dockerfile
+COPY ./app /code/app
+```
+
+### Construindo a Imagem Docker
+
+Agora que todos os arquivos estão no lugar, vamos construir a imagem do contêiner.
+
+* Vá para o diretório do projeto (onde está o seu `Dockerfile`, contendo o diretório `app`).
+* Construa sua imagem FastAPI:
+
+<div class="termy">
+
+```console
+$ docker build -t myimage .
+
+---> 100%
+```
+
+</div>
+
+!!! tip
+    Note o `.` no final, é equivalente a `./`, ele diz ao Docker o diretório a ser usado para construir a imagem do contêiner.
+
+    Nesse caso, é o mesmo diretório atual (`.`).
+
+### Inicie o contêiner Docker
+
+* Execute um contêiner baseado na sua imagem:
+
+<div class="termy">
+
+```console
+$ docker run -d --name mycontêiner -p 80:80 myimage
+```
+
+</div>
+
+## Verifique
+
+Você deve ser capaz de verificar isso no URL do seu contêiner Docker, por exemplo: <a href="http://192.168.99.100/items/5?q=somequery" class="external-link" target="_blank">http://192.168.99.100/items/5?q=somequery</a> ou <a href="http://127.0.0.1/items/5?q=somequery" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1/items/5?q=somequery</a> (ou equivalente, usando seu host Docker).
+
+Você verá algo como:
+
+```JSON
+{"item_id": 5, "q": "somequery"}
+```
+
+## Documentação interativa da API
+
+Agora você pode ir para <a href="http://192.168.99.100/docs" class="external-link" target="_blank">http://192.168.99.100/docs</a> ou <a href="http://127.0.0.1/docs" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1/docs</a> (ou equivalente, usando seu host Docker).
+
+Você verá a documentação interativa automática da API (fornecida pelo <a href="https://github.com/swagger-api/swagger-ui" class="external-link" target="_blank">Swagger UI</a>):
+
+![Swagger UI](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-01-swagger-ui-simple.png)
+
+## Documentação alternativa da API
+
+E você também pode ir para <a href="http://192.168.99.100/redoc" class="external-link" target="_blank">http://192.168.99.100/redoc</a> ou <a href="http://127.0.0.1/redoc" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1/redoc</a> (ou equivalente, usando seu host Docker).
+
+Você verá a documentação alternativa automática (fornecida pela <a href="https://github.com/Rebilly/ReDoc" class="external-link" target="_blank">ReDoc</a>):
+
+![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-02-redoc-simple.png)
+
+## Construindo uma Imagem Docker com um Arquivo Único FastAPI
+
+Se seu FastAPI for um único arquivo, por exemplo, `main.py` sem um diretório `./app`, sua estrutura de arquivos poderia ser assim:
+
+```
+.
+├── Dockerfile
+├── main.py
+└── requirements.txt
+```
+
+Então você só teria que alterar os caminhos correspondentes para copiar o arquivo dentro do `Dockerfile`:
+
+```{ .dockerfile .annotate hl_lines="10  13" }
+FROM python:3.9
+
+WORKDIR /code
+
+COPY ./requirements.txt /code/requirements.txt
+
+RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /code/requirements.txt
+
+# (1)
+COPY ./main.py /code/
+
+# (2)
+CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "80"]
+```
+
+1. Copie o arquivo `main.py` para o diretório `/code` diretamente (sem nenhum diretório `./app`).
+
+2. Execute o Uvicorn e diga a ele para importar o objeto `app` de `main` (em vez de importar de `app.main`).
+
+Então ajuste o comando Uvicorn para usar o novo módulo `main` em vez de `app.main` para importar o objeto FastAPI `app`.
+
+## Conceitos de Implantação
+
+Vamos falar novamente sobre alguns dos mesmos [Conceitos de Implantação](./concepts.md){.internal-link target=_blank} em termos de contêineres.
+
+Contêineres são principalmente uma ferramenta para simplificar o processo de **construção e implantação** de um aplicativo, mas eles não impõem uma abordagem particular para lidar com esses **conceitos de implantação** e existem várias estratégias possíveis.
+
+A **boa notícia** é que com cada estratégia diferente há uma maneira de cobrir todos os conceitos de implantação. 🎉
+
+Vamos revisar esses **conceitos de implantação** em termos de contêineres:
+
+* HTTPS
+* Executando na inicialização
+* Reinicializações
+* Replicação (número de processos rodando)
+* Memória
+* Passos anteriores antes de começar
+
+## HTTPS
+
+Se nos concentrarmos apenas na **imagem do contêiner** para um aplicativo FastAPI (e posteriormente no **contêiner** em execução), o HTTPS normalmente seria tratado **externamente** por outra ferramenta.
+
+Isso poderia ser outro contêiner, por exemplo, com <a href="https://traefik.io/" class="external-link" target="_blank">Traefik</a>, lidando com **HTTPS** e aquisição **automática** de **certificados**.
+
+!!! tip
+    Traefik tem integrações com Docker, Kubernetes e outros, portanto, é muito fácil configurar e configurar o HTTPS para seus contêineres com ele.
+
+Alternativamente, o HTTPS poderia ser tratado por um provedor de nuvem como um de seus serviços (enquanto ainda executasse o aplicativo em um contêiner).
+
+## Executando na inicialização e reinicializações
+
+Normalmente, outra ferramenta é responsável por **iniciar e executar** seu contêiner.
+
+Ela poderia ser o **Docker** diretamente, **Docker Compose**, **Kubernetes**, um **serviço de nuvem**, etc.
+
+Na maioria (ou em todos) os casos, há uma opção simples para habilitar a execução do contêiner na inicialização e habilitar reinicializações em falhas. Por exemplo, no Docker, é a opção de linha de comando `--restart`.
+
+Sem usar contêineres, fazer aplicativos executarem na inicialização e com reinicializações pode ser trabalhoso e difícil. Mas quando **trabalhando com contêineres** em muitos casos essa funcionalidade é incluída por padrão. ✨
+
+## Replicação - Número de Processos
+
+Se você tiver um <abbr title="Um grupo de máquinas que são configuradas para estarem conectadas e trabalharem juntas de alguma forma">cluster</abbr> de máquinas com **Kubernetes**, Docker Swarm Mode, Nomad ou outro sistema complexo semelhante para gerenciar contêineres distribuídos em várias máquinas, então provavelmente desejará **lidar com a replicação** no **nível do cluster** em vez de usar um **gerenciador de processos** (como o Gunicorn com workers) em cada contêiner.
+
+Um desses sistemas de gerenciamento de contêineres distribuídos como o Kubernetes normalmente tem alguma maneira integrada de lidar com a **replicação de contêineres** enquanto ainda oferece **balanceamento de carga** para as solicitações recebidas. Tudo no **nível do cluster**.
+
+Nesses casos, você provavelmente desejará criar uma **imagem do contêiner do zero** como [explicado acima](#dockerfile), instalando suas dependências e executando **um único processo Uvicorn** em vez de executar algo como Gunicorn com trabalhadores Uvicorn.
+
+### Balanceamento de Carga
+
+Quando usando contêineres, normalmente você terá algum componente **escutando na porta principal**. Poderia ser outro contêiner que também é um **Proxy de Terminação TLS** para lidar com **HTTPS** ou alguma ferramenta semelhante.
+
+Como esse componente assumiria a **carga** de solicitações e distribuiria isso entre os trabalhadores de uma maneira (esperançosamente) **balanceada**, ele também é comumente chamado de **Balanceador de Carga**.
+
+!!! tip
+    O mesmo componente **Proxy de Terminação TLS** usado para HTTPS provavelmente também seria um **Balanceador de Carga**.
+
+E quando trabalhar com contêineres, o mesmo sistema que você usa para iniciar e gerenciá-los já terá ferramentas internas para transmitir a **comunicação de rede** (por exemplo, solicitações HTTP) do **balanceador de carga** (que também pode ser um **Proxy de Terminação TLS**) para o(s) contêiner(es) com seu aplicativo.
+
+### Um Balanceador de Carga - Múltiplos Contêineres de Workers
+
+Quando trabalhando com **Kubernetes** ou sistemas similares de gerenciamento de contêiner distribuído, usando seus mecanismos de rede internos permitiria que o único **balanceador de carga** que estivesse escutando na **porta principal** transmitisse comunicação (solicitações) para possivelmente **múltiplos contêineres** executando seu aplicativo.
+
+Cada um desses contêineres executando seu aplicativo normalmente teria **apenas um processo** (ex.: um processo Uvicorn executando seu aplicativo FastAPI). Todos seriam **contêineres idênticos**, executando a mesma coisa, mas cada um com seu próprio processo, memória, etc. Dessa forma, você aproveitaria a **paralelização** em **núcleos diferentes** da CPU, ou até mesmo em **máquinas diferentes**.
+
+E o sistema de contêiner com o **balanceador de carga** iria **distribuir as solicitações** para cada um dos contêineres com seu aplicativo **em turnos**. Portanto, cada solicitação poderia ser tratada por um dos múltiplos **contêineres replicados** executando seu aplicativo.
+
+E normalmente esse **balanceador de carga** seria capaz de lidar com solicitações que vão para *outros* aplicativos em seu cluster (por exemplo, para um domínio diferente, ou sob um prefixo de URL diferente), e transmitiria essa comunicação para os contêineres certos para *esse outro* aplicativo em execução em seu cluster.
+
+### Um Processo por Contêiner
+
+Nesse tipo de cenário, provavelmente você desejará ter **um único processo (Uvicorn) por contêiner**, pois já estaria lidando com a replicação no nível do cluster.
+
+Então, nesse caso, você **não** desejará ter um gerenciador de processos como o Gunicorn com trabalhadores Uvicorn, ou o Uvicorn usando seus próprios trabalhadores Uvicorn. Você desejará ter apenas um **único processo Uvicorn** por contêiner (mas provavelmente vários contêineres).
+
+Tendo outro gerenciador de processos dentro do contêiner (como seria com o Gunicorn ou o Uvicorn gerenciando trabalhadores Uvicorn) só adicionaria **complexidade desnecessária** que você provavelmente já está cuidando com seu sistema de cluster.
+
+### Contêineres com Múltiplos Processos e Casos Especiais
+
+Claro, existem **casos especiais** em que você pode querer ter um **contêiner** com um **gerenciador de processos Gunicorn** iniciando vários **processos trabalhadores Uvicorn** dentro.
+
+Nesses casos, você pode usar a **imagem oficial do Docker** que inclui o **Gunicorn** como um gerenciador de processos executando vários **processos trabalhadores Uvicorn**, e algumas configurações padrão para ajustar o número de trabalhadores com base nos atuais núcleos da CPU automaticamente. Eu vou te contar mais sobre isso abaixo em [Imagem Oficial do Docker com Gunicorn - Uvicorn](#imagem-oficial-do-docker-com-gunicorn-uvicorn).
+
+Aqui estão alguns exemplos de quando isso pode fazer sentido:
+
+#### Um Aplicativo Simples
+
+Você pode querer um gerenciador de processos no contêiner se seu aplicativo for **simples o suficiente** para que você não precise (pelo menos não agora) ajustar muito o número de processos, e você pode simplesmente usar um padrão automatizado (com a imagem oficial do Docker), e você está executando em um **único servidor**, não em um cluster.
+
+#### Docker Compose
+
+Você pode estar implantando em um **único servidor** (não em um cluster) com o **Docker Compose**, então você não teria uma maneira fácil de gerenciar a replicação de contêineres (com o Docker Compose) enquanto preserva a rede compartilhada e o **balanceamento de carga**.
+
+Então você pode querer ter **um único contêiner** com um **gerenciador de processos** iniciando **vários processos trabalhadores** dentro.
+
+#### Prometheus and Outros Motivos
+
+Você também pode ter **outros motivos** que tornariam mais fácil ter um **único contêiner** com **múltiplos processos** em vez de ter **múltiplos contêineres** com **um único processo** em cada um deles.
+
+Por exemplo (dependendo de sua configuração), você poderia ter alguma ferramenta como um exportador do Prometheus no mesmo contêiner que deve ter acesso a **cada uma das solicitações** que chegam.
+
+Nesse caso, se você tivesse **múltiplos contêineres**, por padrão, quando o Prometheus fosse **ler as métricas**, ele receberia as métricas de **um único contêiner cada vez** (para o contêiner que tratou essa solicitação específica), em vez de receber as **métricas acumuladas** de todos os contêineres replicados.
+
+Então, nesse caso, poderia ser mais simples ter **um único contêiner** com **múltiplos processos**, e uma ferramenta local (por exemplo, um exportador do Prometheus) no mesmo contêiner coletando métricas do Prometheus para todos os processos internos e expor essas métricas no único contêiner.
+
+---
+
+O ponto principal é que **nenhum** desses são **regras escritas em pedra** que você deve seguir cegamente. Você pode usar essas idéias para **avaliar seu próprio caso de uso** e decidir qual é a melhor abordagem para seu sistema, verificando como gerenciar os conceitos de:
+
+* Segurança - HTTPS
+* Executando na inicialização
+* Reinicializações
+* Replicação (o número de processos em execução)
+* Memória
+* Passos anteriores antes de inicializar
+
+## Memória
+
+Se você executar **um único processo por contêiner**, terá uma quantidade mais ou menos bem definida, estável e limitada de memória consumida por cada um desses contêineres (mais de um se eles forem replicados).
+
+E então você pode definir esses mesmos limites e requisitos de memória em suas configurações para seu sistema de gerenciamento de contêineres (por exemplo, no **Kubernetes**). Dessa forma, ele poderá **replicar os contêineres** nas **máquinas disponíveis** levando em consideração a quantidade de memória necessária por eles e a quantidade disponível nas máquinas no cluster.
+
+Se sua aplicação for **simples**, isso provavelmente **não será um problema**, e você pode não precisar especificar limites de memória rígidos. Mas se você estiver **usando muita memória** (por exemplo, com **modelos de aprendizado de máquina**), deve verificar quanta memória está consumindo e ajustar o **número de contêineres** que executa em **cada máquina** (e talvez adicionar mais máquinas ao seu cluster).
+
+Se você executar **múltiplos processos por contêiner** (por exemplo, com a imagem oficial do Docker), deve garantir que o número de processos iniciados não **consuma mais memória** do que o disponível.
+
+## Passos anteriores antes de inicializar e contêineres
+
+Se você estiver usando contêineres (por exemplo, Docker, Kubernetes), existem duas abordagens principais que você pode usar.
+
+### Contêineres Múltiplos
+
+Se você tiver **múltiplos contêineres**, provavelmente cada um executando um **único processo** (por exemplo, em um cluster do **Kubernetes**), então provavelmente você gostaria de ter um **contêiner separado** fazendo o trabalho dos **passos anteriores** em um único contêiner, executando um único processo, **antes** de executar os contêineres trabalhadores replicados.
+
+!!! info
+    Se você estiver usando o Kubernetes, provavelmente será um <a href="https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/pods/init-containers/" class="external-link" target="_blank">Init Container</a>.
+
+Se no seu caso de uso não houver problema em executar esses passos anteriores **em paralelo várias vezes** (por exemplo, se você não estiver executando migrações de banco de dados, mas apenas verificando se o banco de dados está pronto), então você também pode colocá-los em cada contêiner logo antes de iniciar o processo principal.
+
+### Contêiner Único
+
+Se você tiver uma configuração simples, com um **único contêiner** que então inicia vários **processos trabalhadores** (ou também apenas um processo), então poderia executar esses passos anteriores no mesmo contêiner, logo antes de iniciar o processo com o aplicativo. A imagem oficial do Docker suporta isso internamente.
+
+## Imagem Oficial do Docker com Gunicorn - Uvicorn
+
+Há uma imagem oficial do Docker que inclui o Gunicorn executando com trabalhadores Uvicorn, conforme detalhado em um capítulo anterior: [Server Workers - Gunicorn com Uvicorn](./server-workers.md){.internal-link target=_blank}.
+
+Essa imagem seria útil principalmente nas situações descritas acima em: [Contêineres com Múltiplos Processos e Casos Especiais](#contêineres-com-múltiplos-processos-e-casos-Especiais).
+
+* <a href="https://github.com/tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi-docker" class="external-link" target="_blank">tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi</a>.
+
+!!! warning
+    Existe uma grande chance de que você **não** precise dessa imagem base ou de qualquer outra semelhante, e seria melhor construir a imagem do zero, como [descrito acima em: Construa uma Imagem Docker para o FastAPI](#construa-uma-imagem-docker-para-o-fastapi).
+
+Essa imagem tem um mecanismo de **auto-ajuste** incluído para definir o **número de processos trabalhadores** com base nos núcleos de CPU disponíveis.
+
+Isso tem **padrões sensíveis**, mas você ainda pode alterar e atualizar todas as configurações com **variáveis de ambiente** ou arquivos de configuração.
+
+Há também suporte para executar <a href="https://github.com/tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi-docker#pre_start_path" class="external-link" target="_blank">**passos anteriores antes de iniciar**</a> com um script.
+
+!!! tip
+    Para ver todas as configurações e opções, vá para a página da imagem Docker:  <a href="https://github.com/tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi-docker" class="external-link" target="_blank">tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi</a>.
+
+### Número de Processos na Imagem Oficial do Docker
+
+O **número de processos** nesta imagem é **calculado automaticamente** a partir dos **núcleos de CPU** disponíveis.
+
+Isso significa que ele tentará **aproveitar** o máximo de **desempenho** da CPU possível.
+
+Você também pode ajustá-lo com as configurações usando **variáveis de ambiente**, etc.
+
+Mas isso também significa que, como o número de processos depende da CPU do contêiner em execução, a **quantidade de memória consumida** também dependerá disso.
+
+Então, se seu aplicativo consumir muito memória (por exemplo, com modelos de aprendizado de máquina), e seu servidor tiver muitos núcleos de CPU **mas pouca memória**, então seu contêiner pode acabar tentando usar mais memória do que está disponível e degradar o desempenho muito (ou até mesmo travar). 🚨
+
+### Criando um `Dockerfile`
+
+Aqui está como você criaria um `Dockerfile` baseado nessa imagem:
+
+```Dockerfile
+FROM tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi:python3.9
+
+COPY ./requirements.txt /app/requirements.txt
+
+RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /app/requirements.txt
+
+COPY ./app /app
+```
+
+### Aplicações Maiores
+
+Se você seguiu a seção sobre a criação de [Aplicações Maiores com Múltiplos Arquivos](../tutorial/bigger-applications.md){.internal-link target=_blank}, seu `Dockerfile` pode parecer com isso:
+
+```Dockerfile
+
+```Dockerfile hl_lines="7"
+FROM tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi:python3.9
+
+COPY ./requirements.txt /app/requirements.txt
+
+RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /app/requirements.txt
+
+COPY ./app /app/app
+```
+
+### Quando Usar
+
+Você provavelmente **não** deve usar essa imagem base oficial (ou qualquer outra semelhante) se estiver usando **Kubernetes** (ou outros) e já estiver definindo **replicação** no nível do cluster, com vários **contêineres**. Nesses casos, é melhor **construir uma imagem do zero** conforme descrito acima: [Construindo uma Imagem Docker para FastAPI](#construindo-uma-imagem-docker-para-fastapi).
+
+Essa imagem seria útil principalmente nos casos especiais descritos acima em [Contêineres com Múltiplos Processos e Casos Especiais](#contêineres-com-múltiplos-processos-e-casos-Especiais). Por exemplo, se sua aplicação for **simples o suficiente** para que a configuração padrão de número de processos com base na CPU funcione bem, você não quer se preocupar com a configuração manual da replicação no nível do cluster e não está executando mais de um contêiner com seu aplicativo. Ou se você estiver implantando com **Docker Compose**, executando em um único servidor, etc.
+
+## Deploy da Imagem do Contêiner
+
+Depois de ter uma imagem de contêiner (Docker), existem várias maneiras de implantá-la.
+
+Por exemplo:
+
+* Com **Docker Compose** em um único servidor
+* Com um cluster **Kubernetes**
+* Com um cluster Docker Swarm Mode
+* Com outra ferramenta como o Nomad
+* Com um serviço de nuvem que pega sua imagem de contêiner e a implanta
+
+## Imagem Docker com Poetry
+
+Se você usa <a href="https://python-poetry.org/" class="external-link" target="_blank">Poetry</a> para gerenciar as dependências do seu projeto, pode usar a construção multi-estágio do Docker:
+
+```{ .dockerfile .annotate }
+# (1)
+FROM python:3.9 as requirements-stage
+
+# (2)
+WORKDIR /tmp
+
+# (3)
+RUN pip install poetry
+
+# (4)
+COPY ./pyproject.toml ./poetry.lock* /tmp/
+
+# (5)
+RUN poetry export -f requirements.txt --output requirements.txt --without-hashes
+
+# (6)
+FROM python:3.9
+
+# (7)
+WORKDIR /code
+
+# (8)
+COPY --from=requirements-stage /tmp/requirements.txt /code/requirements.txt
+
+# (9)
+RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /code/requirements.txt
+
+# (10)
+COPY ./app /code/app
+
+# (11)
+CMD ["uvicorn", "app.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "80"]
+```
+
+1. Esse é o primeiro estágio, ele é chamado `requirements-stage`.
+
+2. Defina `/tmp` como o diretório de trabalho atual.
+
+    Aqui é onde geraremos o arquivo `requirements.txt`
+
+3. Instale o Poetry nesse estágio do Docker.
+
+4. Copie os arquivos `pyproject.toml` e `poetry.lock` para o diretório `/tmp`.
+
+    Porque está usando `./poetry.lock*` (terminando com um `*`), não irá falhar se esse arquivo ainda não estiver disponível.
+
+5. Gere o arquivo `requirements.txt`.
+
+6. Este é o estágio final, tudo aqui será preservado na imagem final do contêiner.
+
+7. Defina o diretório de trabalho atual como `/code`.
+
+8. Copie o arquivo `requirements.txt` para o diretório `/code`.
+
+    Essse arquivo só existe no estágio anterior do Docker, é por isso que usamos `--from-requirements-stage` para copiá-lo.
+
+9. Instale as dependências de pacote do arquivo `requirements.txt` gerado.
+
+10. Copie o diretório `app` para o diretório `/code`.
+
+11. Execute o comando `uvicorn`, informando-o para usar o objeto `app` importado de `app.main`.
+
+!!! tip
+    Clique nos números das bolhas para ver o que cada linha faz.
+
+Um **estágio do Docker** é uma parte de um `Dockerfile` que funciona como uma **imagem temporária do contêiner** que só é usada para gerar alguns arquivos para serem usados posteriormente.
+
+O primeiro estágio será usado apenas para **instalar Poetry** e para **gerar o `requirements.txt`** com as dependências do seu projeto a partir do arquivo `pyproject.toml` do Poetry.
+
+Esse arquivo `requirements.txt` será usado com `pip` mais tarde no **próximo estágio**.
+
+Na imagem final do contêiner, **somente o estágio final** é preservado. Os estágios anteriores serão descartados.
+
+Quando usar Poetry, faz sentido usar **construções multi-estágio do Docker** porque você realmente não precisa ter o Poetry e suas dependências instaladas na imagem final do contêiner, você **apenas precisa** ter o arquivo `requirements.txt` gerado para instalar as dependências do seu projeto.
+
+Então, no próximo (e último) estágio, você construiria a imagem mais ou menos da mesma maneira descrita anteriormente.
+
+### Por trás de um proxy de terminação TLS - Poetry
+
+Novamente, se você estiver executando seu contêiner atrás de um proxy de terminação TLS (balanceador de carga) como Nginx ou Traefik, adicione a opção `--proxy-headers` ao comando:
+
+```Dockerfile
+CMD ["uvicorn", "app.main:app", "--proxy-headers", "--host", "0.0.0.0", "--port", "80"]
+```
+
+## Recapitulando
+
+Usando sistemas de contêiner (por exemplo, com **Docker** e **Kubernetes**), torna-se bastante simples lidar com todos os **conceitos de implantação**:
+
+* HTTPS
+* Executando na inicialização
+* Reinícios
+* Replicação (o número de processos rodando)
+* Memória
+* Passos anteriores antes de inicializar
+
+Na maioria dos casos, você provavelmente não desejará usar nenhuma imagem base e, em vez disso, **construir uma imagem de contêiner do zero** baseada na imagem oficial do Docker Python.
+
+Tendo cuidado com a **ordem** das instruções no `Dockerfile` e o **cache do Docker**, você pode **minimizar os tempos de construção**, para maximizar sua produtividade (e evitar a tédio). 😎
+
+Em alguns casos especiais, você pode querer usar a imagem oficial do Docker para o FastAPI. 🤓
--- a/docs/pt/mkdocs.yml
+++ b/docs/pt/mkdocs.yml
@ -87,6 +87,7 @@ nav:
  - deployment/versions.md
  - deployment/https.md
  - deployment/deta.md
+  - deployment/docker.md
 - alternatives.md
 - history-design-future.md
 - external-links.md
--- a/fastapi/init.py
+++ b/fastapi/init.py
@ -1,6 +1,6 @@
 """FastAPI framework, high performance, easy to learn, fast to code, ready for production"""

-__version__ = "0.87.0"
+__version__ = "0.88.0"

 from starlette import status as status

--- a/pyproject.toml
+++ b/pyproject.toml
@ -39,7 +39,7 @@ classifiers = [
    "Topic :: Internet :: WWW/HTTP",
 ]
 dependencies = [
-    "starlette==0.21.0",
+    "starlette==0.22.0",
    "pydantic >=1.6.2,!=1.7,!=1.7.1,!=1.7.2,!=1.7.3,!=1.8,!=1.8.1,<2.0.0",
 ]
 dynamic = ["version"]
@ -83,7 +83,7 @@ doc = [
    "mkdocs-markdownextradata-plugin >=0.1.7,<0.3.0",
    # TODO: upgrade and enable typer-cli once it supports Click 8.x.x
    # "typer-cli >=0.0.12,<0.0.13",
-    "typer[all] >=0.6.1,<0.7.0",
+    "typer[all] >=0.6.1,<0.8.0",
    "pyyaml >=5.3.1,<7.0.0",
 ]
 dev = [
--- a/scripts/docs.py
+++ b/scripts/docs.py
@ -284,7 +284,9 @@ def build_all():
            continue
        langs.append(lang.name)
    cpu_count = os.cpu_count() or 1
-    with Pool(cpu_count * 2) as p:
+    process_pool_size = cpu_count * 4
+    typer.echo(f"Using process pool size: {process_pool_size}")
+    with Pool(process_pool_size) as p:
        p.map(build_lang, langs)


--- a/scripts/zip-docs.sh
+++ b/scripts/zip-docs.sh
@ -3,7 +3,9 @@
 set -x
 set -e

+cd ./site
+
 if [ -f docs.zip ]; then
    rm -rf docs.zip
 fi
-zip -r docs.zip ./site
+zip -r docs.zip ./
--- a/tests/test_starlette_urlconvertors.py
+++ b/tests/test_starlette_urlconvertors.py
@ -1,4 +1,4 @@
-from fastapi import FastAPI, Path
+from fastapi import FastAPI, Path, Query
 from fastapi.testclient import TestClient

 app = FastAPI()
@ -19,6 +19,11 @@ def path_convertor(param: str = Path()):
    return {"path": param}


+@app.get("/query/")
+def query_convertor(param: str = Query()):
+    return {"query": param}
+
+
 client = TestClient(app)


@ -45,6 +50,13 @@ def test_route_converters_path():
    assert response.json() == {"path": "some/example"}


+def test_route_converters_query():
+    # Test query conversion
+    response = client.get("/query", params={"param": "Qué tal!"})
+    assert response.status_code == 200, response.text
+    assert response.json() == {"query": "Qué tal!"}
+
+
 def test_url_path_for_path_convertor():
    assert (
        app.url_path_for("path_convertor", param="some/example") == "/path/some/example"