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## Crie um ambiente virtual { #create-a-virtual-environment }

Ao começar a trabalhar em um projeto Python **pela primeira vez**, crie um ambiente virtual **<abbr title="existem outras opções, esta é uma diretriz simples">dentro do seu projeto</abbr>**.

/// tip | Dica

Você só precisa fazer isso **uma vez por projeto**, não toda vez que trabalhar.

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//// tab | `venv`

Por exemplo, nós, a equipe por trás do FastAPI, criamos <a href="https://fastapicloud.com" class="external-link" target="_blank">**FastAPI Cloud**</a>, para tornar a implantação de aplicações FastAPI na nuvem o mais simples possível, com a mesma experiência de desenvolvimento de trabalhar com o FastAPI.

Se você for na **IU da documentação da API** em `/docs` você poderá ver a **documentação** para cookies das suas *operações de rotas*.

Mas mesmo que você **adicionar os dados** e clicar em "Executar", pelo motivo da IU da documentação trabalhar com **JavaScript**, os cookies não serão enviados, e você verá uma mensagem de **erro** como se você não tivesse escrito nenhum dado.

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## Proibir Cookies Adicionais { #forbid-extra-cookies }

    * Com <a href="https://github.com/ciscorn/starlette-graphene3" class="external-link" target="_blank">starlette-graphene3</a>

## GraphQL com Strawberry { #graphql-with-strawberry }

Se você precisar ou quiser trabalhar com **GraphQL**, <a href="https://strawberry.rocks/" class="external-link" target="_blank">**Strawberry**</a> é a biblioteca **recomendada** pois tem o design mais próximo ao design do **FastAPI**, ela é toda baseada em **anotações de tipo**.

## Instalar o `pwdlib` { #install-pwdlib }

pwdlib é um excelente pacote Python para lidar com hashes de senhas.

Ele suporta muitos algoritmos de hashing seguros e utilitários para trabalhar com eles.

O algoritmo recomendado é o "Argon2".

Certifique-se de criar um [ambiente virtual](../../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank}, ativá-lo e então instalar o pwdlib com Argon2:

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="Central Processing Unit – Unidade Central de Processamento">CPU</abbr>. Eles chamam esses problemas de "limitados por CPU".

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/// tip | Dica

O mesmo componente **Proxy de Terminação TLS** usado para HTTPS provavelmente também seria um **Balanceador de Carga**.

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Ao usar todas as alternativas anteriores, eu tive a chance de aprender com todas elas, aproveitar ideias e combiná-las da melhor maneira que encontrei para mim e para os times de desenvolvedores com os quais trabalhava.

Por exemplo, estava claro que idealmente ele deveria ser baseado nos _type hints_ padrões do Python.

Também, a melhor abordagem era usar padrões já existentes.

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.

labels.file_auth_scheme_ftp=FTP
labels.pagination_page_guide_msg={0}/{1} ({2} itens)
labels.list_could_not_find_crud_table=Não registrado.
labels.scheduledjob_configuration=Agendador de trabalhos
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