///

## Utilização de recursos

Seu(s) servidor(es) é(são) um **recurso** que você pode consumir ou **utilizar**, com seus programas, o tempo de computação nas CPUs e a memória RAM disponível.

**começar** a receber requisições, e logo após **terminar** de lidar com as requisições, ele cobre toda a **vida útil** (_lifespan_) da aplicação (o termo "vida útil" será importante em um segundo 😉).

Pode ser muito útil para configurar **recursos** que você precisa usar por toda aplicação, e que são **compartilhados** entre as requisições, e/ou que você precisa **limpar** depois. Por exemplo, o pool de uma conexão com o banco de dados ou carregamento de um modelo compartilhado de aprendizado...

///

## Utilización de Recursos

Tu(s) servidor(es) es(son) un **recurso** que puedes consumir o **utilizar**, con tus programas, el tiempo de cómputo en las CPUs y la memoria RAM disponible.

# Tutorial - Guia de Usuário

Esse tutorial mostra como usar o **FastAPI** com a maior parte de seus recursos, passo a passo.

Cada seção constrói, gradualmente, sobre as anteriores, mas sua estrutura são tópicos separados, para que você possa ir a qualquer um específico e resolver suas necessidades específicas de API.

Ele também foi construído para servir como uma referência futura, então você pode voltar e ver exatamente o que você precisa.

## Rode o código

* <a href="https://hypercorn.readthedocs.io/" class="external-link" target="_blank">Hypercorn</a>: um servidor ASGI compátivel com HTTP/2, Trio e outros recursos.
* <a href="https://github.com/django/daphne" class="external-link" target="_blank">Daphne</a>: servidor ASGI construído para Django Channels.

Você pode se inscrever (pouco frequente) [**FastAPI e amigos** newsletter](newsletter.md){.internal-link target=_blank} para receber atualizações:

* Notícias sobre FastAPI e amigos 🚀
* Tutoriais 📝
* Recursos ✨
* Mudanças de última hora 🚨
* Truques e dicas ✅

## Siga o FastAPI no X (Twitter)

///

Se você costumava depender desse comportamento, agora você precisa criar os recursos para uma tarefa de background dentro dela mesma, e usar internamente apenas dados que não dependam de recursos de dependências com `yield`.

Os recursos chave são:

* **Rápido**: alta performance, equivalente a **NodeJS** e **Go** (graças ao Starlette e Pydantic). [Um dos frameworks mais rápidos disponíveis](#performance).
* **Rápido para codar**: Aumenta a velocidade para desenvolver recursos entre 200% a 300%. *
* **Poucos bugs**: Reduz cerca de 40% de erros induzidos por humanos (desenvolvedores). *

///

Si solías depender de este comportamiento, ahora deberías crear los recursos para tareas en background dentro de la propia tarea en background, y usar internamente solo datos que no dependan de los recursos de las dependencias con `yield`.

Esto puede ser muy útil para configurar **recursos** que necesitas usar para toda la app, y que son **compartidos** entre requests, y/o que necesitas **limpiar** después. Por ejemplo, un pool de conexiones a una base de datos, o cargando un modelo de machine learning compartido.