## Imagens de contêiner { #container-images }

Docker tem sido uma das principais ferramentas para criar e gerenciar **imagens de contêiner** e **contêineres**.

## Passos { #steps }

Então, digamos que você tenha um frontend rodando no seu navegador em `http://localhost:8080`, e seu JavaScript esteja tentando se comunicar com um backend rodando em `http://localhost` (como não especificamos uma porta, o navegador assumirá a porta padrão `80`).

# Benchmarks { #benchmarks }

Benchmarks independentes da TechEmpower mostram as aplicações **FastAPI** rodando com Uvicorn como <a href="https://www.techempower.com/benchmarks/#section=test&runid=7464e520-0dc2-473d-bd34-dbdfd7e85911&hw=ph&test=query&l=zijzen-7" class="external-link" target="_blank">um dos frameworks Python mais rápidos disponíveis</a>, somente atrás dos próprios Starlette e Uvicorn (utilizados internamente pelo FastAPI).

O pacote <a href="https://github.com/Kludex/python-multipart" class="external-link" target="_blank">`python-multipart`</a> é instalado automaticamente com o **FastAPI** quando você executa o comando `pip install "fastapi[standard]"`.

Entretanto, se você usar o comando `pip install fastapi`, o pacote `python-multipart` não é incluído por padrão.

Alternativamente, se você não tiver uma maneira de fornecer uma opção de linha de comando como `--root-path` ou equivalente, você pode definir o parâmetro `root_path` ao criar sua aplicação FastAPI:

{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial002_py39.py hl[3] *}

Passar o `root_path` para `FastAPI` seria o equivalente a passar a opção de linha de comando `--root-path` para Uvicorn ou Hypercorn.

### Sobre `root_path` { #about-root-path }

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 Aprendizado de Máquina.

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## **Typer**, o FastAPI das interfaces de linhas de comando { #typer-the-fastapi-of-clis }

<a href="https://typer.tiangolo.com" target="_blank"><img src="https://typer.tiangolo.com/img/logo-margin/logo-margin-vector.svg" style="width: 20%;"></a>

# Execute um Servidor Manualmente { #run-a-server-manually }

## Utilize o comando `fastapi run` { #use-the-fastapi-run-command }

Em resumo, utilize o comando `fastapi run` para inicializar sua aplicação FastAPI:

<div class="termy">

```console
$ <font color="#4E9A06">fastapi</font> run <u style="text-decoration-style:solid">main.py</u>

  <span style="background-color:#009485"><font color="#D3D7CF"> FastAPI </font></span>  Starting production server 🚀

El paquete <a href="https://github.com/Kludex/python-multipart" class="external-link" target="_blank">`python-multipart`</a> se instala automáticamente con **FastAPI** cuando ejecutas el comando `pip install "fastapi[standard]"`.

Sin embargo, si usas el comando `pip install fastapi`, el paquete `python-multipart` no se incluye por defecto.

Aquí te mostraré cómo usar **Uvicorn** con **worker processes** usando el comando `fastapi` o el comando `uvicorn` directamente.

/// info | Información