Mas você também pode explorar os benefícios do paralelismo e multiprocessamento (tendo múltiplos processadores rodando em paralelo) para trabalhos **limitados por CPU** como aqueles em sistemas de Machine Learning.

INFO:     Waiting for application startup.
INFO:     Application startup complete.
```

</div>

<details markdown="1">
<summary>Sobre o comando <code>fastapi dev main.py</code>...</summary>

O comando `fastapi dev` lê o seu arquivo `main.py`, identifica o aplicativo **FastAPI** nele, e inicia um servidor usando o <a href="https://www.uvicorn.org" class="external-link" target="_blank">Uvicorn</a>.

INFO:     Waiting for application startup.
INFO:     Application startup complete.
```

</div>

<details markdown="1">
<summary>Informazioni sul comando <code>uvicorn main:app --reload</code>...</summary>

Vediamo il comando `uvicorn main:app` in dettaglio:

* `main`: il file `main.py` (il "modulo" Python).
* `app`: l'oggetto creato dentro `main.py` con la riga di codice `app = FastAPI()`.

---> 100%
```

</div>

#### Gerar o Código do Cliente

Para gerar o código do cliente, você pode usar a aplicação de linha de comando `openapi-ts` que agora está instalada.

Como ela está instalada no projeto local, você provavelmente não conseguiria chamar esse comando diretamente, mas você o colocaria no seu arquivo `package.json`.

Poderia ser assim:

```JSON  hl_lines="7"
{
  "name": "frontend-app",

Você pode "acompanhar" (watch) o FastAPI no GitHub (clicando no botão com um "olho" no canto superior direito): <a href="https://github.com/fastapi/fastapi" class="external-link" target="_blank">https://github.com/fastapi/fastapi</a>. 👀

Podendo selecionar apenas "Novos Updates".

Fazendo isto, serão enviadas notificações (em seu email) sempre que tiver novos updates (uma nova versão) com correções de bugs e novos recursos no **FastAPI**

## Conect-se com o autor

Para generar el código del cliente puedes usar la aplicación de línea de comandos `openapi-ts` que ahora estaría instalada.

Como está instalada en el proyecto local, probablemente no podrías llamar a ese comando directamente, pero podrías ponerlo en tu archivo `package.json`.

Podría verse como esto:

```JSON  hl_lines="7"
{
  "name": "frontend-app",
  "version": "1.0.0",
  "description": "",
  "main": "index.js",

///

## Manejo de tokens JWT

Importa los módulos instalados.

Crea una clave secreta aleatoria que se usará para firmar los tokens JWT.

Para generar una clave secreta segura al azar usa el comando:

<div class="termy">

```console
$ openssl rand -hex 32

09d25e094faa6ca2556c818166b7a9563b93f7099f6f0f4caa6cf63b88e8d3e7
```

</div>

INFO:     Waiting for application startup.
INFO:     Application startup complete.
```

</div>

<details markdown="1">
<summary>Acerca del comando <code>fastapi dev main.py</code>...</summary>

El comando `fastapi dev` lee tu archivo `main.py`, detecta la app **FastAPI** en él y arranca un servidor usando <a href="https://www.uvicorn.org" class="external-link" target="_blank">Uvicorn</a>.

///

## Manipular tokens JWT

Importe os módulos instalados.

Crie uma chave secreta aleatória que será usada para assinar os tokens JWT.

Para gerar uma chave secreta aleatória e segura, use o comando:

<div class="termy">

```console
$ openssl rand -hex 32

09d25e094faa6ca2556c818166b7a9563b93f7099f6f0f4caa6cf63b88e8d3e7
```

</div>

---

Imagina que eres la computadora / programa 🤖 en esa historia.

Mientras estás en la fila, estás inactivo 😴, esperando tu turno, sin hacer nada muy "productivo". Pero la fila es rápida porque el cajero solo está tomando los pedidos (no preparándolos), así que está bien.