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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//// 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.

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.

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".

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...

* 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 }

/// 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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* <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. 🤓