n=r(e,t);if(n){if(n.get)return D(n.get);if("function"==typeof n.value)return D(n.value)}e=o(e)}return function(){return null}}const v=i(["a","abbr","acronym","address","area","article","aside","audio","b","bdi","bdo","big","blink","blockquote","body","br","button","canvas","caption","center","cite","code","col","colgroup","content","data","datalist","dd","decorator","del","details","dfn","dialog","dir","div","dl","dt","element","em","fieldset","figcaption","figure","font","footer","form","h1","h2","h3","h4","h5","...

* <dfn title="Un grupo de máquinas configuradas para estar conectadas y trabajar juntas de alguna manera.">clúster</dfn>
* <dfn title="Un método de Machine Learning que usa redes neuronales artificiales con numerosas capas ocultas entre las capas de entrada y salida, desarrollando así una estructura interna completa">Deep Learning</dfn>

## Encabezados { #headings }

//// tab | Prueba

## Dependencias con `yield` y `except` { #dependencies-with-yield-and-except }

Si capturas una excepción usando `except` en una dependencia con `yield` y no la lanzas nuevamente (o lanzas una nueva excepción), FastAPI no podrá notar que hubo una excepción, al igual que sucedería con Python normal:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008c_an_py310.py hl[15:16] *}

Você vai com seu _crush_ na lanchonete paralela.

Você fica na fila enquanto vários (vamos dizer 8) caixas que também são cozinheiros pegam os pedidos das pessoas na sua frente.

Todo mundo na sua frente está esperando seus hambúrgueres ficarem prontos antes de deixar o caixa porque cada um dos 8 caixas vai e prepara o hambúrguer logo após receber o pedido, antes de pegar o próximo pedido.

	fmt.Printf("%q\n", bytes.Split([]byte("a,b,c"), []byte(",")))
	fmt.Printf("%q\n", bytes.Split([]byte("a man a plan a canal panama"), []byte("a ")))
	fmt.Printf("%q\n", bytes.Split([]byte(" xyz "), []byte("")))
	fmt.Printf("%q\n", bytes.Split([]byte(""), []byte("Bernardo O'Higgins")))
	// Output:
	// ["a" "b" "c"]
	// ["" "man " "plan " "canal panama"]
	// [" " "x" "y" "z" " "]
	// [""]
}

func ExampleSplitN() {

Ardından, 🤖 ilk biten görevi alır (örneğin bizim "slow-file" 📝) ve onunla yapması gerekenlere devam eder.

Bu "başka bir şeyi beklemek" genelde işlemci ve RAM hızına kıyasla nispeten "yavaş" olan <abbr title="Input and Output - Giriş ve Çıkış">I/O</abbr> işlemlerine atıfta bulunur, örneğin şunları beklemek gibi:

* istemciden verinin ağ üzerinden gelmesi
* programınızın gönderdiği verinin ağ üzerinden istemciye ulaşması

//// tab | Informação

O código em blocos de código não deve ser modificado, com exceção dos comentários.

Veja a seção `### Content of code blocks` no prompt geral em `scripts/translate.py`.

////

## Abas e caixas coloridas { #tabs-and-colored-boxes }

//// tab | Teste

/// info | Informação
Algum texto
///

/// note | Nota
Algum texto
///

/// note | Detalhes Técnicos
Algum texto
///

### `lru_cache` ile `Settings`'i yalnızca bir kez oluşturma { #creating-the-settings-only-once-with-lru-cache }

Diskten dosya okumak normalde maliyetli (yavaş) bir işlemdir; bu yüzden muhtemelen bunu yalnızca bir kez yapıp aynı settings nesnesini tekrar kullanmak istersiniz. Her request için yeniden okumak istemezsiniz.

Ancak her seferinde şunu yaptığımızda:

```Python

Öte yandan, 2 server'ınız var ve CPU ile RAM'in **%100**'ünü kullanıyorsanız, bir noktada bir process daha fazla bellek ister; server diski "bellek" gibi kullanmak zorunda kalır (binlerce kat daha yavaş olabilir) ya da hatta **crash** edebilir. Ya da bir process bir hesaplama yapmak ister ve CPU tekrar boşalana kadar beklemek zorunda kalır.

Pero también puedes explotar los beneficios del paralelismo y la multiprocesamiento (tener múltiples procesos ejecutándose en paralelo) para cargas de trabajo **CPU bound** como las de los sistemas de Machine Learning.