lado, si tienes 2 servidores y estás usando **100% de su CPU y RAM**, en algún momento un proceso pedirá más memoria y el servidor tendrá que usar el disco como "memoria" (lo cual puede ser miles de veces más lento), o incluso **colapsar**. O un proceso podría necesitar hacer algún cálculo y tendría que esperar hasta que la CPU esté libre de nuevo.

En este caso, sería mejor obtener **un servidor extra** y ejecutar algunos procesos en él para que todos tengan **suficiente RAM y tiempo de CPU**....

```Python hl_lines="1"
async def get_burgers(number: int):
    # Hacer algunas cosas asíncronas para crear las hamburguesas
    return burgers
```

...en lugar de `def`:

```Python hl_lines="2"
# Esto no es asíncrono
def get_sequential_burgers(number: int):
    # Hacer algunas cosas secuenciales para crear las hamburguesas
    return burgers
```

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008_an_py310.py hl[18:19,26:27] *}

De la misma manera, podrías tener algunas dependencias con `yield` y otras dependencias con `return`, y hacer que algunas de esas dependan de algunas de las otras.

Y podrías tener una sola dependencia que requiera varias otras dependencias con `yield`, etc.

Puedes tener cualquier combinación de dependencias que quieras.

### Renovación de Certificados { #certificate-renewal }

En algún momento en el futuro, cada certificado **expiraría** (alrededor de 3 meses después de haberlo adquirido).

Y entonces, habría otro programa (en algunos casos es otro programa, en algunos casos podría ser el mismo TLS Termination Proxy) que hablaría con Let's Encrypt y renovaría el/los certificado(s).

**proyectos**. Eso es muy difícil de manejar. Y probablemente terminarías ejecutando algunos proyectos con algunas **versiones incompatibles** de los paquetes, y sin saber por qué algo no está funcionando.

Además, dependiendo de tu sistema operativo (por ejemplo, Linux, Windows, macOS), podría haber venido con Python ya instalado. Y en ese caso probablemente tenía algunos paquetes preinstalados con algunas versiones específicas **necesitadas por tu sistema**. Si instalas paquetes en el entorno...

Claro, há alguns casos em que não há problema em executar as etapas anteriores várias vezes; nesse caso, é muito mais fácil de lidar.

/// tip | Dica

Além disso, tenha em mente que, dependendo da sua configuração, em alguns casos você **pode nem precisar de nenhuma etapa anterior** antes de iniciar sua aplicação.

## Hazte sponsor del autor { #sponsor-the-author }

Ahora vamos a lo divertido. 🎉

## Agregar `Query` a `Annotated` en el parámetro `q` { #add-query-to-annotated-in-the-q-parameter }

Ahora que tenemos este `Annotated` donde podemos poner más información (en este caso algunas validaciones adicionales), agrega `Query` dentro de `Annotated`, y establece el parámetro `max_length` a `50`:

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial002_an_py310.py hl[9] *}

### `HTMLResponse` { #htmlresponse }

Toma algún texto o bytes y devuelve un response HTML, como leíste arriba.

### `PlainTextResponse` { #plaintextresponse }

Toma algún texto o bytes y devuelve un response de texto plano.

{* ../../docs_src/custom_response/tutorial005_py310.py hl[2,7,9] *}

### `JSONResponse` { #jsonresponse }

Toma algunos datos y devuelve un response codificado como `application/json`.

* `int`
* `float`
* `bool`
* `bytes`

{* ../../docs_src/python_types/tutorial005_py310.py hl[1] *}

### Módulo `typing` { #typing-module }

Para algunos casos adicionales, podrías necesitar importar algunas cosas del módulo `typing` de la standard library, por ejemplo cuando quieres declarar que algo tiene "cualquier tipo", puedes usar `Any` de `typing`:

```python
from typing import Any