se você tem 2 servidores e está usando **100% da CPU e RAM deles**, em algum momento um processo pedirá mais memória, e o servidor terá que usar o disco como "memória" (o que pode ser milhares de vezes mais lento), ou até mesmo **travar**. Ou um processo pode precisar fazer alguma computação e teria que esperar até que a CPU esteja livre novamente.

Nesse caso, seria melhor obter **um servidor extra** e executar alguns processos nele para que todos tenham **RAM e tempo de CPU suficientes**....

//// tab | Teste

/// info | Informação
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/// note | Nota
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/// note | Detalhes Técnicos
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/// check | Verifique
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/// tip | Dica
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/// danger | Cuidado
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//// tab | Informações

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008_an_py39.py hl[18:19,26:27] *}

Da mesma forma, você pode ter algumas dependências com `yield` e outras com `return` e ter uma relação de dependência entre algumas das duas.

E você poderia ter uma única dependência que precisa de diversas outras dependências com `yield`, etc.

Você pode ter qualquer combinação de dependências que você quiser.

Você pode ter múltiplas dependências e [sub-dependências](tutorial/dependencies/sub-dependencies.md){.internal-link target=_blank} requisitando uma à outra (como parâmetros de definições de funções), algumas delas podem ser criadas com `async def` e algumas com `def` normal. Isso ainda funcionaria, e aquelas criadas com `def` normal seriam chamadas em uma thread externa (do threadpool) ao invés de serem "aguardadas".

Para fazer isso, e acomodar as necessidades de diferentes aplicações, existem diferentes opções para esse programa. Algumas escolhas populares são:

* Modificar alguns registros DNS
    * Para isso, o programa de renovação precisa ter suporte às APIs do provedor DNS, então, dependendo do provedor DNS que você utilize, isso pode ou não ser uma opção viável.

dependem**. Isso é muito difícil de gerenciar. E você provavelmente acabaria executando alguns projetos com algumas **versões incompatíveis** dos pacotes, e não saberia por que algo não está funcionando.

Além disso, dependendo do seu sistema operacional (por exemplo, Linux, Windows, macOS), ele pode ter vindo com o Python já instalado. E, nesse caso, provavelmente tinha alguns pacotes pré-instalados com algumas versões específicas **necessárias para o seu sistema**. Se você instalar pacotes no...

/// tip | Dica

Você pode usar qualquer outra biblioteca de banco de dados SQL ou NoSQL que quiser (em alguns casos chamadas de <abbr title="Object Relational Mapper – Mapeador Objeto-Relacional: um termo sofisticado para uma biblioteca onde algumas classes representam tabelas SQL e instâncias representam linhas nessas tabelas">"ORMs"</abbr>), o FastAPI não obriga você a usar nada. 😎

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* e dele, importe a função `get_token_header`.

Isso se referiria a algum pacote acima de `app/`, com seu próprio arquivo `__init__.py`, etc. Mas não temos isso. Então, isso geraria um erro em nosso exemplo. 🚨

Mas agora você sabe como funciona, então você pode usar importações relativas em seus próprios aplicativos, não importa o quão complexos eles sejam. 🤓

### `HTMLResponse` { #htmlresponse }

Usa algum texto ou sequência de bytes e retorna uma resposta HTML. Como você leu acima.

### `PlainTextResponse` { #plaintextresponse }

Usa algum texto ou sequência de bytes para retornar uma resposta de texto não formatado.

{* ../../docs_src/custom_response/tutorial005_py39.py hl[2,7,9] *}

### `JSONResponse` { #jsonresponse }

* <a href="https://developers.liblab.com/tutorials/sdk-for-fastapi?utm_source=fastapi" class="external-link" target="_blank">liblab</a>

Algumas dessas soluções também podem ser open source ou oferecer planos gratuitos, para que você possa testá-las sem compromisso financeiro. Outros geradores comerciais de SDK estão disponíveis e podem ser encontrados online. 🤓