Mas em muitos casos, você desejará executar vários processos de trabalho ao mesmo tempo.

### Processos Múltiplos - Trabalhadores { #multiple-processes-workers }

Se você tiver mais clientes do que um único processo pode manipular (por exemplo, se a máquina virtual não for muito grande) e tiver **vários núcleos** na CPU do servidor, você poderá ter **vários processos** em execução com o mesmo aplicativo ao mesmo tempo e distribuir todas as solicitações entre eles.

Se você tiver esse caso específico usando SQLModel (ou SQLAlchemy), você poderia fechar explicitamente a sessão depois que não precisar mais dela:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial014_an_py310.py ln[24:28] hl[28] *}

Dessa forma a sessão liberaria a conexão com o banco de dados, para que outras requisições pudessem usá-la.

## Recursos do Starlette { #starlette-features }

**FastAPI** é totalmente compatível com (e baseado no) [**Starlette**](https://www.starlette.dev/). Então, qualquer código adicional Starlette que você tiver, também funcionará.

`FastAPI` é na verdade uma sub-classe do `Starlette`. Então, se você já conhece ou usa Starlette, a maioria das funcionalidades se comportará da mesma forma.

Depois podemos testar que ele é usado.

## Lendo um arquivo `.env` { #reading-a-env-file }

Se você tiver muitas configurações que possivelmente mudam bastante, talvez em diferentes ambientes, pode ser útil colocá-las em um arquivo e então lê-las como se fossem variáveis de ambiente.

O FastAPI usará este `response_model` para fazer toda a documentação de dados, validação, etc. e também para **converter e filtrar os dados de saída** para sua declaração de tipo.

/// tip | Dica

Se você tiver verificações de tipo rigorosas em seu editor, mypy, etc, você pode declarar o tipo de retorno da função como `Any`.

## Replicação - Número de Processos { #replication-number-of-processes }

Então, durante esse tempo, o computador pode ir e fazer outro trabalho, enquanto o "arquivo lento" 📝 termina.

Então o computador / programa 🤖 irá voltar sempre que tiver uma chance, seja porque ele está esperando novamente, ou quando ele 🤖 terminar todo o trabalho que tem até esse ponto. E ele 🤖 irá ver se alguma das tarefas que estava esperando já terminaram de fazer o que quer que tinham que fazer.

Ambas as dependências retornarão apenas um erro HTTP se o usuário não existir ou se estiver inativo.

Portanto, em nosso endpoint, só obteremos um usuário se o usuário existir, tiver sido autenticado corretamente e estiver ativo:

{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[58:66,69:74,94] *}

/// info | Informação

* `venv`: usa o módulo chamado `venv` que normalmente vem instalado com o Python
* `.venv`: cria o ambiente virtual no novo diretório `.venv`

///

////

//// tab | `uv`

Se você tiver [`uv`](https://github.com/astral-sh/uv) instalado, poderá usá-lo para criar um ambiente virtual.

<div class="termy">

```console
$ uv venv
```

</div>

/// tip | Dica

```JSON
{
    "message": "Hello World",
    "root_path": "/api/v1"
}
```

### Configurando o `root_path` na aplicação FastAPI { #setting-the-root-path-in-the-fastapi-app }

Alternativamente, se você não tiver uma maneira de fornecer uma opção de linha de comando como `--root-path` ou equivalente, você pode definir o parâmetro `root_path` ao criar sua aplicação FastAPI:

{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial002_py310.py hl[3] *}