[WIP] Correções de grafia na aula 10

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aulas/10.md

@@ -70,7 +70,7 @@ Aqui está um exemplo de `Dockerfile` para executar nossa aplicação:
 
 Vamos entender melhor esse último comando:
 
-- `poetry run` define o comando que será executado dentro do ambiente virtual criado pelo Poetry.
+- `poetry run` define o comando que será executado no ambiente virtual criado pelo Poetry.
 - `uvicorn` é o servidor ASGI que usamos para rodar nossa aplicação.
 - `--host` define o host que o servidor escutará. Especificamente, `"0.0.0.0"` é um endereço IP que permite que o servidor aceite conexões de qualquer endereço de rede disponível, tornando-o acessível externamente.
 - `fast_zero.app:app` define o `<módulo python>:<objeto>` que o servidor executará.
@@ -112,7 +112,7 @@ Para executar o contêiner, usamos o comando `docker run`. Especificamos o nome
 docker run -it --name fastzeroapp -p 8000:8000 fast_zero:latest
 ```
 
-Este comando iniciará nossa aplicação dentro de um contêiner Docker, que estará escutando na porta 8000. Para testar se tudo está funcionando corretamente, você pode acessar `http://localhost:8000` em um navegador ou usar um comando como:
+Este comando iniciará nossa aplicação em um contêiner Docker, que estará escutando na porta 8000. Para testar se tudo está funcionando corretamente, você pode acessar `http://localhost:8000` em um navegador ou usar um comando como:
 
 ```shell title="$ Execução no terminal!"
 curl http://localhost:8000
@@ -785,7 +785,7 @@ sequenceDiagram
     PytestRunner-->>Fixture: Executa a fixture depois do yield
 ```
 
-Dessa forma, a fixture é inicializada antes de todos os testes, está disponível durante a execução das funções e é finalizada após a execução de todos os testes.
+Dessa forma, a fixture é inicializada antes de todos os testes, está disponível durante a execução das funções, sendo finalizada após a execução de todos os testes.
 
 #### Fixture para engine
 
@@ -847,4 +847,4 @@ Para finalizar, após criar nosso arquivo `Dockerfile` e `compose.yaml`, executa
 
 ## Conclusão
 
-Dockerizar nossa aplicação FastAPI, junto com o PostgreSQL, nos permite garantir consistência em diferentes ambientes. A combinação de Docker e Docker Compose simplifica o processo de desenvolvimento e implantação. Na próxima aula, aprenderemos como levar nossa aplicação para o próximo nível executando os testes de forma remota com a integração contínua do GitHub Actions.
+Dockerizar nossa aplicação FastAPI, com o PostgreSQL, nos permite garantir consistência em diferentes ambientes. A combinação de Docker e Docker Compose simplifica o processo de desenvolvimento e implantação. Na próxima aula, aprenderemos como levar nossa aplicação para o próximo nível executando os testes de forma remota com a integração contínua do GitHub Actions.