Mas você também pode explorar os benefícios do paralelismo e multiprocessamento (tendo múltiplos processadores rodando em paralelo) para trabalhos pesados que geram **limite de CPU** como aqueles em sistemas de Machine Learning.

Esse cliente pode ser um browser com um frontend, o código de outra pessoa, um dispositivo IoT, etc.

Pode ser que você precise comunicar ao cliente que:

* O cliente não tem direitos para realizar aquela operação.
* O cliente não tem acesso aquele recurso.
* O item que o cliente está tentando acessar não existe.
* etc.

///

## Mais detalhes sobre `SecurityScopes`

Você pode utilizar `SecurityScopes` em qualquer lugar, e em diversos lugares. Ele não precisa estar na dependência "raiz".

///

Vous devriez voir dans la console, une ligne semblable à la suivante :

```hl_lines="4"
INFO:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
```

Cette ligne montre l'URL par laquelle l'app est actuellement accessible, sur votre machine locale.

### Allez voir le résultat

Ouvrez votre navigateur à l'adresse <a href="http://127.0.0.1:8000" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000</a>.

labels.webApiJson=JSON-Antwort
labels.webConfigName=Web-Konfigurationsname
labels.allLanguages=Alle Sprachen
labels.dictId=Wörterbuch-ID
labels.docId=Dokument-ID
labels.endTime=Endzeitpunkt
labels.hq=hq
labels.inputs=Quelle
labels.jobLogging=Protokollierung
labels.jobName=Name
labels.jobStatus=Status
labels.labelTypeIds=Label
labels.lang=Sprache
labels.outputs=Ziel
labels.pos=POS
labels.purgeJobLogDay=Bereinige Suchprotokoll nach

Este Processo de Gerenciador provavelmente seria o que escutaria na **porta** no IP. E ele transmitiria toda a comunicação para os processos de trabalho.

Esses processos de trabalho seriam aqueles que executariam seu aplicativo, eles executariam os cálculos principais para receber uma **solicitação** e retornar uma **resposta**, e carregariam qualquer coisa que você colocasse em variáveis ​​na RAM.

```

////

Jetzt, selbst wenn Sie einen Request mit duplizierten Daten erhalten, werden diese zu einem Set eindeutiger Dinge konvertiert.

Und wann immer Sie diese Daten ausgeben, selbst wenn die Quelle Duplikate hatte, wird es als Set von eindeutigen Dingen ausgegeben.

Und es wird entsprechend annotiert/dokumentiert.

## Verschachtelte Modelle

Jedes Attribut eines Pydantic-Modells hat einen Typ.

type WriteTest struct {
	Name   string
	Data   []byte
	Method uint16
	Mode   fs.FileMode
}

var writeTests = []WriteTest{
	{
		Name:   "foo",
		Data:   []byte("Rabbits, guinea pigs, gophers, marsupial rats, and quolls."),
		Method: Store,
		Mode:   0666,
	},
	{
		Name:   "bar",
		Data:   nil, // large data set in the test
		Method: Deflate,
		Mode:   0644,
	},
	{
		Name:   "setuid",

Isso garante que, se você usar um **programa de terminal (<abbr title="interface de linha de comando">CLI</abbr>)** instalado por esse pacote, você usará aquele do seu ambiente virtual e não qualquer outro que possa ser instalado globalmente, provavelmente com uma versão diferente do que você precisa.

///

## Verifique se o ambiente virtual está ativo

Au même moment que durant l'exemple précédent, vous essayez de déclencher l'auto-complétion et vous voyez :

<img src="/img/python-types/image02.png">

Vous pouvez donc dérouler les options jusqu'à trouver la méthode à laquelle vous pensiez.

<img src="/img/python-types/image03.png">

## Plus de motivations

Cette fonction possède déjà des annotations de type :

{*../../docs_src/python_types/tutorial003.py hl[1] *}