Isso pode fazer mais sentido agora.

Tudo isso é o que deixa o FastAPI poderoso (através do Starlette) e que o faz ter uma performance impressionante.

## Detalhes muito técnicos

!!! warning
    Você pode provavelmente pular isso.

    Esses são detalhes muito técnicos de como **FastAPI** funciona por baixo do capô.

Et comme la plupart du temps d'exécution est pris par du "vrai" travail (et non de l'attente), et que le travail dans un ordinateur est fait par un <abbr title="Central Processing Unit">CPU</abbr>, ce sont des problèmes dits "CPU bound".

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Des exemples communs d'opérations "CPU bounds" sont les procédés qui requièrent des traitements mathématiques complexes.

Par exemple :

このシナリオでは、清掃員 (あなたを含む) のそれぞれがプロセッサとなり、それぞれの役割を果たします。

また、実行時間のほとんどは (待機ではなく) 実際の作業に費やされ、コンピュータでの作業は<abbr title="Central Processing Unit">CPU</abbr>によって行われます。これらの問題は「CPUバウンド」と言います。

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CPUバウンド操作の一般的な例は、複雑な数学処理が必要なものです。

例えば:

* **オーディオ** や **画像処理**。
* **コンピュータビジョン**: 画像は数百万のピクセルで構成され、各ピクセルには3つの値/色があり、通常、これらのピクセルで何かを同時に計算する必要がある処理。

{% endif %}

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## Opiniões

"*[...] Estou usando **FastAPI** muito esses dias. [...] Estou na verdade planejando utilizar ele em todos os times de **serviços _Machine Learning_ na Microsoft**. Alguns deles estão sendo integrados no _core_ do produto **Windows** e alguns produtos **Office**.*"

Bu senaryoda, temizlikçilerin her biri (siz dahil) birer işlemci olacak ve üzerine düşeni yapacaktır.

Yürütme süresinin çoğu (beklemek yerine) iş yapıldığından ve bilgisayardaki iş bir <abbr title="Central Processing Unit">CPU</abbr> tarafından yapıldığından, bu sorunlara "CPU bound" diyorlar".

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CPU'ya bağlı işlemlerin yaygın örnekleri, karmaşık matematik işlemleri gerektiren işlerdir.

Örneğin:

And as most of the execution time is taken by actual work (instead of waiting), and the work in a computer is done by a <abbr title="Central Processing Unit">CPU</abbr>, they call these problems "CPU bound".

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Common examples of CPU bound operations are things that require complex math processing.

For example:

* **Audio** or **image processing**.

이 시나리오에서, (당신을 포함한) 각각의 청소부들은 프로세서가 될 것이고, 각자의 역할을 수행합니다.

실행 시간의 대부분이 대기가 아닌 실제 작업에 소요되고, 컴퓨터에서 작업은 <abbr title="Central Processing Unit">CPU</abbr>에서 이루어지므로, 이러한 문제를 "CPU에 묶였"다고 합니다.

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CPU에 묶인 연산에 관한 흔한 예시는 복잡한 수학 처리를 필요로 하는 경우입니다.

예를 들어:

* **오디오** 또는 **이미지** 처리.

Eles estão, mais ou menos, em pontas opostas, um complementando o outro.

Requests tem um projeto muito simples e intuitivo, fácil de usar, com padrões sensíveis. Mas ao mesmo tempo, é muito poderoso e customizável.

É por isso que, como dito no site oficial:

> Requests é um dos pacotes Python mais baixados de todos os tempos

O jeito de usar é muito simples. Por exemplo, para fazer uma requisição `GET`, você deveria escrever:

```Python

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.

### Paso 2: crea un "instance" de `FastAPI`

```Python hl_lines="3"
{!../../../docs_src/first_steps/tutorial001.py!}
```

Aquí la variable `app` será un instance de la clase `FastAPI`.

Este será el punto de interacción principal para crear todo tu API.

Esta `app` es la misma a la que nos referimos cuando usamos el comando de `uvicorn`:

<div class="termy">

```console
$ uvicorn main:app --reload