Esses detalhes são úteis principalmente se você tinha uma aplicação FastAPI anterior à versão 0.121.0 e está enfrentando problemas com dependências com `yield`.

///

Dependências com `yield` evoluíram ao longo do tempo para contemplar diferentes casos de uso e corrigir alguns problemas, aqui está um resumo do que mudou.

### Dependências com `yield` e `scope` { #dependencies-with-yield-and-scope }

* Revisa si las cosas están bien en la traducción.
* Si es necesario, mejora tu prompt específico del idioma, el prompt general, o el documento en inglés.
* Luego corrige manualmente los problemas restantes en la traducción para que sea una buena traducción.

* Verifique se está tudo certo na tradução.
* Se necessário, melhore seu prompt específico do idioma, o prompt geral ou o documento em inglês.
* Em seguida, corrija manualmente os problemas restantes na tradução, para que fique uma boa tradução.

Las dependencias con `yield` han evolucionado con el tiempo para cubrir diferentes casos de uso y corregir algunos problemas.

Dependências com `yield` evoluíram ao longo do tempo para cobrir diferentes casos de uso e corrigir alguns problemas.

E a maior parte do tempo de execução é tomada por trabalho real (ao invés de ficar esperando), e o trabalho em um computador é feito pela <abbr title="Central Processing Unit - Unidade Central de Processamento">CPU</abbr>. Eles chamam esses problemas de "limitados por CPU".

---

Exemplos comuns de operações limitadas por CPU são coisas que exigem processamento matemático complexo.

Por exemplo:

* **Processamento de áudio** ou **imagem**

E se o seu servidor remoto ou máquina virtual tiver apenas 3 GB de RAM, tentar carregar mais de 4 GB de RAM causará problemas. 🚨

### Processos Múltiplos - Um Exemplo { #multiple-processes-an-example }

Neste exemplo, há um **Processo Gerenciador** que inicia e controla dois **Processos de Trabalhadores**.

### Frameworks REST para Flask { #flask-rest-frameworks }

Existen varios frameworks REST para Flask, pero después de invertir tiempo y trabajo investigándolos, encontré que muchos son descontinuados o abandonados, con varios problemas existentes que los hacían inadecuados.

### [Marshmallow](https://marshmallow.readthedocs.io/en/stable/) { #marshmallow }

Sin embargo, si solo usas `pip` directamente, los paquetes se instalarían en tu **entorno global de Python** (la instalación global de Python).

### El Problema { #the-problem }

Entonces, ¿cuál es el problema de instalar paquetes en el entorno global de Python?

Y si tu servidor remoto o máquina virtual solo tiene 3 GB de RAM, intentar cargar más de 4 GB de RAM causará problemas. 🚨

### Múltiples Procesos - Un Ejemplo { #multiple-processes-an-example }

En este ejemplo, hay un **Proceso Administrador** que inicia y controla dos **Worker Processes**.