Isso é bastante útil quando você precisa:

* Definir uma lógica compartilhada (mesmo formato de código repetidamente).
* Compartilhar conexões com banco de dados.
* Aplicar regras de segurança, autenticação, papéis de usuários, etc.
* E muitas outras coisas...

Tudo isso, enquanto minimizamos a repetição de código.

Você pode estar implantando em um **único servidor** (não em um cluster) com o **Docker Compose**, então você não teria uma maneira fácil de gerenciar a replicação de contêineres (com o Docker Compose) enquanto preserva a rede compartilhada e o **balanceamento de carga**.

Então você pode querer ter **um único contêiner** com um **gerenciador de processos** iniciando **vários processos trabalhadores** dentro.

#### Prometheus and Outros Motivos

Agora, vamos imaginar que sua organização lhe deu o arquivo `app/internal/admin.py`.

Ele contém um `APIRouter` com algumas *operações de rota* de administração que sua organização compartilha entre vários projetos.

Para este exemplo, será super simples. Mas digamos que, como ele é compartilhado com outros projetos na organização, não podemos modificá-lo e adicionar um `prefix`, `dependencies`, `tags`, etc. diretamente ao `APIRouter`:

# Arquivos de Requisição

Você pode definir arquivos para serem enviados para o cliente utilizando `File`.

/// info

Para receber arquivos compartilhados, primeiro  instale <a href="https://github.com/Kludex/python-multipart" class="external-link" target="_blank">`python-multipart`</a>.

E.g. `pip install python-multipart`.

Isso se deve por que arquivos enviados são enviados como "dados de formulário".

///

## Importe `File`

coisas na memória, por exemplo, um modelo de aprendizado de máquina em uma variável, ou o conteúdo de um arquivo grande em uma variável, tudo isso **consome um pouco da memória (RAM)** do servidor.

E vários processos normalmente **não compartilham nenhuma memória**. Isso significa que cada processo em execução tem suas próprias coisas, variáveis ​​e memória. E se você estiver consumindo uma grande quantidade de memória em seu código, **cada processo** consumirá uma quantidade equivalente...