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#### Dados com valores para campos com padrões { #data-with-values-for-fields-with-defaults }

Mas se seus dados tiverem valores para os campos do modelo com valores padrões, como o item com ID `bar`:

```Python hl_lines="3  5"
{
    "name": "Bar",
    "description": "The bartenders",
    "price": 62,
    "tax": 20.2
}

## Onde os pacotes são instalados { #where-are-packages-installed }

Quando você instala o Python, ele cria alguns diretórios com alguns arquivos no seu computador.

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.

## 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

```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] *}