Nesse cenário, cada um dos faxineiros (incluindo você) poderia ser um processador, fazendo a sua parte do trabalho.

E a maior parte do tempo de execução é tomada por trabalho real (ao invés de ficar esperando), e o trabalho em um computador é feito pela <abbr title="Unidade de Processamento Central">CPU</abbr>. Eles chamam esses problemas de "limitados por CPU".

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</div>

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A única opção nova aqui é `--workers` informando ao Uvicorn para iniciar 4 processos de trabalho.

Você também pode ver que ele mostra o **PID** de cada processo, `27365` para o processo pai (este é o **gerenciador de processos**) e um para cada processo de trabalho: `27368`, `27369`, `27370` e `27367`.

## Conceitos de Implantação

Este Processo de Gerenciador provavelmente seria o que escutaria na **porta** no IP. E ele transmitiria toda a comunicação para os processos de trabalho.

Esses processos de trabalho seriam aqueles que executariam seu aplicativo, eles executariam os cálculos principais para receber uma **solicitação** e retornar uma **resposta**, e carregariam qualquer coisa que você colocasse em variáveis ​​na RAM.

O problema mais complexo é criar um provedor de autenticação/autorização como eles, mas o FastAPI dá a você ferramentas para fazer isso facilmente, enquanto faz o trabalho pesado para você.

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## **FastAPI** utilitários

**FastAPI** fornece várias ferramentas para cada um desses esquemas de segurança no módulo `fastapi.security` que simplesmente usa esses mecanismos de segurança.

En este escenario, cada uno de los limpiadores (incluyéndote) sería un procesador, haciendo su parte del trabajo.

Podrías **desplegar un servidor** tú mismo utilizando una combinación de herramientas, podrías usar un **servicio en la nube** que hace parte del trabajo por ti, u otras opciones posibles.

* statement (as in code statement): statement (do not translate to "declaración" or "sentencia")
* worker process: worker process (do not translate to "proceso trabajador" or "proceso de trabajo")
* worker processes: worker processes (do not translate to "procesos trabajadores" or "procesos de trabajo")
* worker: worker (do not translate to "trabajador")
* load balancer: load balancer (do not translate to "balanceador de carga")

# (5)!
COPY ./app /code/app

# (6)!
CMD ["fastapi", "run", "app/main.py", "--port", "80"]
```

1. Comenzar desde la imagen base oficial de Python.

2. Establecer el directorio de trabajo actual a `/code`.

    Aquí es donde pondremos el archivo `requirements.txt` y el directorio `app`.

3. Copiar el archivo con los requisitos al directorio `/code`.

Como se dice en la sección [Alternativas](alternatives.md){.internal-link target=_blank}:

<blockquote markdown="1">

**FastAPI** no existiría si no fuera por el trabajo previo de otros.

Ha habido muchas herramientas creadas antes que han ayudado a inspirar su creación.

* Manejado internamente por un proveedor de nube como parte de sus servicios (lee abajo 👇)

Otra opción es que podrías usar un **servicio de nube** que haga más del trabajo, incluyendo configurar HTTPS. Podría tener algunas restricciones o cobrarte más, etc. Pero en ese caso, no tendrías que configurar un Proxy de Terminación TLS tú mismo.

Te mostraré algunos ejemplos concretos en los próximos capítulos.