Mas quando você importa `Query`, `Path`, `Depends`, `Security` entre outros de `fastapi`, eles são na verdade funções que retornam classes especiais.

///

## Utilize `SecurityScopes`

Agora atualize a dependência `get_current_user`.

Este é o usado pelas dependências acima.

Pero cuando importas `Query`, `Path`, `Depends`, `Security` y otros de `fastapi`, en realidad son funciones que devuelven clases especiales.

///

## Usar `SecurityScopes`

Ahora actualiza la dependencia `get_current_user`.

Esta es la que usan las dependencias anteriores.

### Contenedores con Múltiples Procesos y Casos Especiales

Por supuesto, hay **casos especiales** donde podrías querer tener **un contenedor** con varios **worker processes de Uvicorn** dentro.

* **Deep Learning**: Esse é um subcampo do Machine Learning, então, o mesmo se aplica. A diferença é que não há apenas uma grande planilha com números para multiplicar, mas um grande conjunto delas, e em muitos casos, você utiliza um processador especial para construir e/ou usar esses modelos.

### Concorrência + Paralelismo: Web + Machine learning

		})
	})
	assertEqualSQL(t, `SELECT * FROM users ORDER BY id DESC`, sql)
}

// assertEqualSQL for assert that the sql is equal, this method will ignore quote, and dialect specials.
func assertEqualSQL(t *testing.T, expected string, actually string) {
	t.Helper()

	// replace SQL quote, convert into postgresql like ""
	expected = replaceQuoteInSQL(expected)

* **Deep Learning**: este es un subcampo de Machine Learning, por lo tanto, se aplica lo mismo. Es solo que no hay una sola hoja de cálculo de números para multiplicar, sino un enorme conjunto de ellas, y en muchos casos, usas un procesador especial para construir y / o usar esos modelos.

### Concurrencia + Paralelismo: Web + Machine Learning