Se você tiver uma API que faz uma quantidade comparável de cálculos todas as vezes e tiver muitos clientes, então a **utilização da CPU** provavelmente *também será estável* (em vez de ficar constantemente subindo e descendo rapidamente).

### Exemplos de ferramentas e estratégias de replicação

Um **ambiente virtual** é um diretório com alguns arquivos.

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/// info | "Informação"

Esta página lhe ensinará como usar **ambientes virtuais** e como eles funcionam.

Se você estiver pronto para adotar uma **ferramenta que gerencia tudo** para você (incluindo a instalação do Python), experimente <a href="https://github.com/astral-sh/uv" class="external-link" target="_blank">uv</a>.

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## Criar um Projeto

Do mesmo modo, você pode definir a lógica (código) que será executada quando a aplicação estiver sendo **encerrada**. Nesse caso, este código será executado **uma vez**, **depois** de ter possivelmente tratado **várias requisições**.

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## OpenAPI y documentación de API

Si quieres devolver códigos de estado y respuestas adicionales directamente, estas no estarán incluidas en el schema de OpenAPI (documentación de API), porque FastAPI no tiene una manera de conocer de antemano lo que vas a devolver.

Você pode declarar informação extra em `Field`, `Query`, `Body`, etc. E isso será incluído no JSON Schema gerado.

Você irá aprender mais sobre adicionar informações extras posteriormente nessa documentação, quando estiver aprendendo a declarar exemplos.

## Recapitulando

Você pode usar `Field` do Pydantic para declarar validações extras e metadados para atributos do modelo.

Lembre-se de que se você retornar uma resposta diretamente em vez de usar o parâmetro `Response`, FastAPI a retornará diretamente.

Portanto, você terá que garantir que seus dados sejam do tipo correto. E.g. será compatível com JSON se você estiver retornando um `JSONResponse`.

E também que você não esteja enviando nenhum dado que deveria ter sido filtrado por um `response_model`.

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### Mais informações

/// note | "Detalhes Técnicos"

Aqui mostrarei como usar o **Uvicorn** com **processos de trabalho** usando o comando `fastapi` ou o comando `uvicorn` diretamente.

/// info | "Informação"

Se você estiver usando contêineres, por exemplo com Docker ou Kubernetes, falarei mais sobre isso no próximo capítulo: [FastAPI em contêineres - Docker](docker.md){.internal-link target=_blank}.

Queremos obter o `user_user` *somente* se este usuário estiver ativo.

Portanto, criamos uma dependência adicional `get_current_active_user` que por sua vez usa `get_current_user` como dependência.

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:

//// tab | Python 3.10+

Você também pode criar uma variável de ambiente específica para uma invocação de um programa, que é acessível somente para esse programa, e somente enquanto ele estiver executando.

Para fazer isso, crie a variável imediatamente antes de iniciar o programa, na mesma linha:

<div class="termy">

```console
// Criando uma env var MY_NAME na mesma linha da execução do programa

Mas tenha em mente que, como tudo é manipulado na memória, em uma única lista, ele só funcionará enquanto o processo estiver em execução e só funcionará com um único processo.