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	AMCASH		R14, (R13), R12 // acb95838
	AMCASW		R14, (R13), R12 // ac395938
	AMCASV		R14, (R13), R12 // acb95938
	AMADDW		R14, (R13), R12 // ac396138
	AMADDV		R14, (R13), R12 // acb96138
	AMANDW		R14, (R13), R12 // ac396238
	AMANDV		R14, (R13), R12 // acb96238
	AMORW		R14, (R13), R12 // ac396338
	AMORV		R14, (R13), R12 // acb96338
	AMXORW		R14, (R13), R12 // ac396438
	AMXORV		R14, (R13), R12 // acb96438

O resultado de chamar a função é algo que pode ser codificado com o padrão do Python <a href="https://docs.python.org/3/library/json.html#json.dumps" class="external-link" target="_blank">`json.dumps()`</a>.

A função não retorna um grande `str` contendo os dados no formato JSON (como uma string). Mas sim, retorna uma estrutura de dados padrão do Python (por exemplo, um `dict`) com valores e subvalores compatíveis com JSON.

/// note | "Nota"

/// tip | "Dica"

Adicionando o `standard`, o Uvicorn instalará e usará algumas dependências extras recomendadas.

Isso inclui o `uvloop`, a substituição de alto desempenho para `asyncio`, que fornece um grande aumento de desempenho de concorrência.

Quando você instala o FastAPI com algo como `pip install "fastapi[standard]"`, você já obtém `uvicorn[standard]` também.

///

## Execute o Programa Servidor

Mas `open()` não usa `async` e `await`.

Então, nós declaramos uma função de manipulação de evento com o padrão `def` ao invés de `async def`.

///

### `startup` e `shutdown` juntos

Há uma grande chance que a lógica para sua *inicialização* e *encerramento* esteja conectada, você pode querer iniciar alguma coisa e então finalizá-la, adquirir um recurso e então liberá-lo, etc.

memória, por exemplo, um modelo de aprendizado de máquina em uma variável, ou o conteúdo de um arquivo grande em uma variável, tudo isso **consome um pouco da memória (RAM)** do servidor.

E vários processos normalmente **não compartilham nenhuma memória**. Isso significa que cada processo em execução tem suas próprias coisas, variáveis ​​e memória. E se você estiver consumindo uma grande quantidade de memória em seu código, **cada processo** consumirá uma quantidade equivalente de memória....

## Container Images

Docker has been one of the main tools to create and manage **container images** and **containers**.

And there's a public <a href="https://hub.docker.com/" class="external-link" target="_blank">Docker Hub</a> with pre-made **official container images** for many tools, environments, databases, and applications.

Outro grande recurso necessário pelas APIs é a <abbr title="ler e converter para dados Python">análise</abbr> de dados vindos de requisições.

Webargs é uma ferramente feita para fornecer o que está no topo de vários frameworks, inclusive Flask.

Ele utiliza Marshmallow por baixo para validação de dados. E ele foi criado pelos mesmos desenvolvedores.

Mle,EAAIikB,GAC7C,IAAIC,EAAQ3lB,EAGZ,GAAsB,iBAAVylB,EAAqB,CAShC,IAAMzlB,IANmB,iBAAbuB,IAGXoe,EAAOA,GAAQpe,EACfA,OAAW+C,GAEEmhB,EACbD,GAAI1jB,EAAM9B,EAAMuB,EAAUoe,EAAM8F,EAAOzlB,GAAQ0lB,GAEhD,OAAO5jB,EAsBR,GAnBa,MAAR6d,GAAsB,MAANle,GAGpBA,EAAKF,EACLoe,EAAOpe,OAAW+C,GACD,MAAN7C,IACc,iBAAbF,GAGXE,EAAKke,EACLA,OAAOrb,IAIP7C,EAAKke,EACLA,EAAOpe,EACPA,OAAW+C,KAGD,IAAP7C,EACJA,EAAK8jB,QACC,IAAM9jB,EACZ,OAAOK,EAeR,OAZa,IAAR4jB,IACJC,EAASlkB,GACTA,EAAK,SAAUmkB,GAId,OADAtkB,KAASukB,IAAKD,GACPD,EAAO3mB,MAA...