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

É isso que vamos resolver: vamos carregar o modelo antes de as requisições serem tratadas, mas apenas um pouco antes de a aplicação começar a receber requisições, não enquanto o código estiver sendo carregado.

## Lifespan { #lifespan }

A palavra **processo** normalmente é usada de forma mais específica, referindo-se apenas ao que está sendo executado no sistema operacional (como no último ponto acima):

* Um programa específico enquanto está **em execução** no sistema operacional.
    * Isso não se refere ao arquivo, nem ao código, refere-se **especificamente** à coisa que está sendo **executada** e gerenciada pelo sistema operacional.

[Tweet sobre o **FastAPI**](https://x.com/compose/tweet?text=I'm loving @fastapi because... https://github.com/fastapi/fastapi) e conte para mim e para outras pessoas por que você gosta dele. 🎉

Eu adoro saber como o **FastAPI** está sendo usado, o que você tem curtido nele, em qual projeto/empresa você o utiliza, etc.

## Vote no FastAPI { #vote-for-fastapi }

* [Vote no **FastAPI** no Slant](https://www.slant.co/options/34241/~fastapi-review).

  * Como conectarse a un servidor de email y enviar un email tiende a ser "lento" (varios segundos), puedes devolver el response de inmediato y enviar la notificación por email en segundo plano.
* Procesamiento de datos:
  * Por ejemplo, supongamos que recibes un archivo que debe pasar por un proceso lento, puedes devolver un response de "Accepted" (HTTP 202) y procesar el archivo en segundo plano.

## Futuro { #future }

Nesse ponto, já está claro que o **FastAPI** com suas ideias está sendo útil para muitas pessoas.

Ele está sendo escolhido em relação a alternativas anteriores por se adequar melhor em muitos casos.

Muitos desenvolvedores e times já dependem do **FastAPI** para seus projetos (incluindo eu e meu time).

* **Starlette**:
    * Terá a melhor performance, depois do Uvicorn. De fato, Starlette utiliza Uvicorn para rodar. Então, ele provavelmente será "mais lento" que Uvicorn por ter que executar mais código.
    * Mas ele fornece a você as ferramentas para construir aplicações _web_ simples, com roteamento baseado em caminhos, etc.

Al usar un `response_model` o tipo de retorno, FastAPI no usará el `jsonable_encoder` para convertir los datos (lo cual sería más lento) ni la clase `JSONResponse`.

En su lugar, toma los bytes JSON generados con Pydantic usando el response model (o tipo de retorno) y devuelve una `Response` con el media type correcto para JSON directamente (`application/json`).

    * Como conectar-se a um servidor de e-mail e enviar um e-mail tende a ser “lento” (vários segundos), você pode retornar a resposta imediatamente e enviar a notificação por e-mail em segundo plano.
* Processamento de dados:
    * Por exemplo, digamos que você receba um arquivo que precisa passar por um processo lento; você pode retornar uma resposta “Accepted” (HTTP 202) e processar o arquivo em segundo plano.

O **Guia Avançado de Usuário** constrói sobre esse, usa os mesmos conceitos e te ensina algumas funcionalidades extras.

Mas você deveria ler primeiro o **Tutorial - Guia de Usuário** (que você está lendo agora).