Podrías tener turnos como en el ejemplo de las hamburguesas, primero la sala de estar, luego la cocina, pero como no estás esperando 🕙 nada, solo limpiando y limpiando, los turnos no afectarían nada.

Tomaría la misma cantidad de tiempo terminar con o sin turnos (concurrencia) y habrías hecho la misma cantidad de trabajo.

Y el sistema de contenedores distribuido con el **load balancer** **distribuiría las requests** a cada uno de los contenedores con tu aplicación **en turnos**. Así, cada request podría ser manejada por uno de los múltiples **contenedores replicados** ejecutando tu aplicación.

* a tag
* o framework web
* o curinga
* retornar
* validar

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//// tab | Informações

* Noticias sobre FastAPI y amigos 🚀
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* Funcionalidades ✨
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* Consejos y trucos ✅

## Sigue a FastAPI en X (Twitter) { #follow-fastapi-on-x-twitter }

Mas primeiro, vamos verificar alguns pequenos conceitos.

## Está com pressa? { #in-a-hurry }

Se você não se importa com qualquer um desses termos e só precisa adicionar segurança com autenticação baseada em usuário e senha _agora_, pule para os próximos capítulos.

## OAuth2 { #oauth2 }

{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_01_py310.py hl[7:10,13:14,18] *}

Com isso, temos suporte de ferramentas, de editores e mypy, pois este código está correto em termos de tipos, mas também obtemos a filtragem de dados do FastAPI.

Como isso funciona? Vamos verificar. 🤓

### Anotações de tipo e ferramentas { #type-annotations-and-tooling }

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_an_py39.py *}

## Ordena los parámetros como necesites, trucos { #order-the-parameters-as-you-need-tricks }

/// tip | Consejo

Esto probablemente no es tan importante o necesario si usas `Annotated`.

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* `"request"`: iniciar a dependência antes da *função de operação de rota* que trata a requisição (semelhante a quando se usa `"function"`), mas encerrar **depois** que a resposta é enviada de volta ao cliente. Assim, a função da dependência será executada **em torno** do ciclo de **requisição** e resposta.

 * all the dependencies.</p>
 *
 * <p>The <dfn>Dependency graph flattening</dfn> process in Maven reduces a complex,
 * multi-level dependency graph to a map of ordered lists that can be turned into classpaths.
 * During this process only the most relevant version of each artifact
 * (based on group ID and artifact ID) is retained, resolving conflicts and eliminating duplicates to ensure

Pero Pydantic tiene conversión automática de datos.

Esto significa que, aunque tus clientes de API solo pueden enviar strings como claves, mientras esos strings contengan enteros puros, Pydantic los convertirá y validará.

Y el `dict` que recibas como `weights` tendrá realmente claves `int` y valores `float`.

///

## Resumen { #recap }