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**....

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 as APIs do provedor DNS, então, dependendo do provedor DNS que você utilize, isso pode ou não ser uma opção viável.

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```python hl_lines="16-17  24-25"
{!> ../../docs_src/dependencies/tutorial008.py!}
```

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

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

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".

### Outras funções de utilidade

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...

### `HTMLResponse`

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

### `PlainTextResponse`

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

{* ../../docs_src/custom_response/tutorial005.py hl[2,7,9] *}

### `JSONResponse`

Pega alguns dados e retorna uma resposta com codificação `application/json`.

* 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. 🤓

### Adicione algumas `tags`, `respostas` e `dependências` personalizadas

/// 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, 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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# Atrás de um Proxy

Em algumas situações, você pode precisar usar um servidor **proxy** como Traefik ou Nginx com uma configuração que adiciona um prefixo de caminho extra que não é visto pela sua aplicação.

Nesses casos, você pode usar `root_path` para configurar sua aplicação.

O `root_path` é um mecanismo fornecido pela especificação ASGI (que o FastAPI utiliza, através do Starlette).

O `root_path` é usado para lidar com esses casos específicos.

## Geradores de Clientes e SDKs - Patrocinadores

Existem também alguns geradores de clientes e SDKs baseados na OpenAPI (FastAPI) **patrocinados por empresas**, em alguns casos eles podem oferecer **recursos adicionais** além de SDKs/clientes gerados de alta qualidade.