"vostro", "vostra", "vostri", "vostre", "mi", "ti", "ci", "vi", "lo", "la", "li", "le", "gli", "ne", "il", "un", "uno", "una", "ma", "ed", "se", "perché", "anche", "come", "dov", "dove", "che", "chi", "cui", "non", "più", "quale", "quanto", "quanti", "quanta", "quante", "quello", "quelli", "quella", "quelle", "questo", "questi", "questa", "queste", "si", "tutto", "tutti", "a", "c", "e", "i", "l", "o", "ho", "hai", "ha", "abbiamo", "avete", "hanno", "abbia", "abbiate", "abbiano", "avrò", "avrai",...

    * Voir d'autres projets Open Source que j'ai créés et qui pourraient vous aider.
    * Suivez-moi pour voir quand je crée un nouveau projet Open Source.
* <a href="https://x.com/tiangolo" class="external-link" target="_blank">Me suivre sur **X (Twitter)**</a>.
    * Dites-moi comment vous utilisez FastAPI (j'adore entendre ça).
    * Entendre quand je fais des annonces ou que je lance de nouveaux outils.

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Se você simplesmente não sabe, use apenas `def`.

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**Note**: Você pode misturar `def` e `async def` nas suas *funções de operação de rota* tanto quanto necessário e definir cada função usando a melhor opção para você. FastAPI irá fazer a coisa certa com elas.

De qualquer forma, em ambos os casos acima, FastAPI irá trabalhar assincronamente e ser extremamente rápido.

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"_**Netflix** vui mừng thông báo việc phát hành framework mã nguồn mở của chúng tôi cho *quản lí khủng hoảng* tập trung: **Dispatch**! [xây dựng với **FastAPI**]_"

resolva o problema antes de perguntar. E no GitHub eu garanto que sempre irei responder todas as perguntas, mesmo que leve um tempo. Eu pessoalmente não consigo fazer isso via chat. 😅

Conversas no chat não são tão fáceis de serem encontrados quanto no GitHub, então questões e respostas podem se perder dentro da conversa. E apenas as que estão nas questões do GitHub contam para você se tornar um [Expert em FastAPI](fastapi-people.md#especialistas){.internal-link target=_blank}, então você receberá...

que vous faites la queue, vous être simplement inactif 😴, attendant votre tour, ne faisant rien de "productif". Mais la queue est rapide car le serveur 💁 prend seulement les commandes (et ne les prépare pas), donc tout va bien.

Ensuite, quand c'est votre tour, vous faites des actions "productives" 🤓, vous étudiez le menu, décidez ce que vous voulez, demandez à votre crush 😍 son choix, payez 💸, vérifiez que vous utilisez la bonne carte de crédit, vérifiez que le montant débité sur la...

E seus usuários poderiam fazer login tanto pela sua aplicação Django quanto pela sua aplicação **FastAPI**, ao mesmo tempo.

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## Criar o hash e verificar as senhas

Importe as ferramentas que nós precisamos de `passlib`.

*   Hexagon
    *   TFLite Hexagon Delegate out of experimental.
    *   Experimental `int8` support for most hexagon ops.
    *   Experimental per-channel quant support for `conv` in Hexagon delegate.
    *   Support dynamic batch size in C++ API.
*   CoreML
    *   Opensource CoreML delegate
*   Misc
    *   Enable building Android TFLite targets on Windows

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## Utilização de recursos

Seu(s) servidor(es) é(são) um **recurso** que você pode consumir ou **utilizar**, com seus programas, o tempo de computação nas CPUs e a memória RAM disponível.

Quanto dos recursos do sistema você quer consumir/utilizar? Pode ser fácil pensar "não muito", mas, na realidade, você provavelmente vai querer consumir **o máximo possível sem travar**.

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