En lugar de eso, al ser un sistema "asíncrono", una vez terminado, la tarea puede esperar un poco en la cola (algunos microsegundos) para que la computadora / programa termine lo que salió a hacer, y luego regrese para tomar los resultados y continuar trabajando con ellos.

**FastAPI** se basa completamente en estas anotaciones de tipos, dándole muchas ventajas y beneficios.

Pero incluso si nunca usas **FastAPI**, te beneficiaría aprender un poco sobre ellas.

/// note | Nota

Tienes *path operations* para:

* `/items/`
* `/items/{item_id}`

Es toda la misma estructura que con `app/routers/users.py`.

Pero queremos ser más inteligentes y simplificar un poco el código.

Sabemos que todas las *path operations* en este módulo tienen el mismo:

* Prefijo de path: `/items`.
* `tags`: (solo una etiqueta: `items`).
* `responses` extra.

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<img src="/img/tutorial/sql-databases/image01.png">
</div>

## Actualizar la App con Múltiples Modelos

Ahora vamos a **refactorizar** un poco esta aplicación para aumentar la **seguridad** y la **versatilidad**.

Si revisas la aplicación anterior, en la interfaz verás que, hasta ahora, permite al cliente decidir el `id` del `Hero` a crear. 😱

### Memoria por Proceso

Ahora, cuando el programa carga cosas en memoria, por ejemplo, un modelo de machine learning en una variable, o el contenido de un archivo grande en una variable, todo eso **consume un poco de la memoria (RAM)** del servidor.

```console
$ echo "*" > .venv/.gitignore
```

</div>

/// details | Qué significa ese comando

* `echo "*"`: "imprimirá" el texto `*` en el terminal (la siguiente parte cambia eso un poco)
* `>`: cualquier cosa impresa en el terminal por el comando a la izquierda de `>` no debería imprimirse, sino escribirse en el archivo que va a la derecha de `>`
* `.gitignore`: el nombre del archivo donde debería escribirse el texto

Las definiciones de esquema de cuerpo no usaban las mismas anotaciones de tipos de Python como Pydantic, era un poco más similar a Marshmallow, por lo que el soporte del editor no sería tan bueno, pero aún así, APIStar era la mejor opción disponible.

Tenía los mejores benchmarks de rendimiento en ese momento (solo superado por Starlette).

Vou lhe contar um pouco mais sobre esses **conceitos** aqui, e espero que isso lhe dê a **intuição** necessária para decidir como implantar sua API em ambientes muito diferentes, possivelmente até mesmo em **futuros** ambientes que ainda não existem.

Ele utiliza a informação do Webargs e Marshmallow para gerar automaticamente _schemas_ OpenAPI, usando APISpec.

É uma grande ferramenta, mas muito subestimada. Ela deveria ser um pouco mais popular do que muitos outros plug-ins Flask. É de ser esperado que sua documentação seja bem concisa e abstrata.

Isso resolveu o problema de ter que escrever YAML (outra sintaxe) dentro das _docstrings_ Python.

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## Atualizar o App com Múltiplos Modelos

Agora vamos **refatorar** este app um pouco para aumentar a **segurança** e **versatilidade**.

Se você verificar o app anterior, na interface você pode ver que, até agora, ele permite que o cliente decida o `id` do `Hero` a ser criado. 😱