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`.

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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 }

Estos detalles son útiles principalmente si tenías una aplicación de FastAPI anterior a la 0.121.0 y estás enfrentando problemas con dependencias con `yield`.

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Las dependencias con `yield` han evolucionado con el tiempo para cubrir diferentes casos de uso y arreglar algunos problemas; aquí tienes un resumen de lo que ha cambiado.

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

* 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.

* Comprueba si todo está 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.

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".

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

Por exemplo:

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

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**.

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**.

No entanto, se você usar `pip` diretamente, os pacotes serão instalados no seu **ambiente Python global** (a instalação global do Python).

### O Problema { #the-problem }

Então, qual é o problema em instalar pacotes no ambiente global do Python?