# https://github.com/apache/lucene-solr/blob/master/lucene/analysis/common/src/resources/org/apache/lucene/analysis/ga/stopwords.txt
a
ach
ag
agus
an
aon
ar
arna
as
b'
ba
beirt
bhúr
caoga
ceathair
ceathrar
chomh
chtó
chuig
chun
cois
céad
cúig
cúigear
d'
daichead
dar
de
deich
deichniúr
den
dhá
do
don
dtí
dá
dár
dó
faoi
faoin
faoina

          "articles": [ "h", "n", "t" ]
        },
        "irish_stop": {
          "type":       "stop",

          "articles": [ "h", "n", "t" ]
        },
        "irish_stop": {
          "type":       "stop",

    * Si no usabas FastAPI y utilizabas Starlette directamente (u otra herramienta, como Sanic, Flask, Responder, etc.) tendrías que implementar toda la validación y serialización de datos por ti mismo. Entonces, tu aplicación final aún tendría la misma carga que si hubiera sido construida usando FastAPI. Y en muchos casos, esta validación y serialización...

* worker: worker (do not translate to "trabajador")
* load balancer: load balancer (do not translate to "balanceador de carga")
* load balance: load balance (do not translate to "balancear carga")
* self hosting: self hosting (do not translate to "auto alojamiento")

Como esse componente assumiria a **carga** de solicitações e distribuiria isso entre os workers de uma maneira (esperançosamente) **balanceada**, ele também é comumente chamado de **Balanceador de Carga**.

/// tip | Dica

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

///

- 🔑 Autenticação por token JWT.
- 📫 Recuperação de senhas baseada em email.
- ✅ Testes com [Pytest](https://pytest.org).
- 📞 [Traefik](https://traefik.io) como proxy reverso / balanceador de carga.
- 🚢 Instruções de _deployment_ usando Docker Compose, incluindo como configurar um proxy frontend com Traefik para gerenciar automaticamente certificados HTTPS.

* o mecanismo de template

* a anotação de tipo
* a anotação de tipo

* o worker de servidor
* o worker do Uvicorn
* o Worker do Gunicorn
* o processo worker
* a classe de worker
* a carga de trabalho

* a implantação
* implantar

* o SDK
* o kit de desenvolvimento de software

* o `APIRouter`
* o `requirements.txt`
* o Bearer Token
* a alteração com quebra de compatibilidade

Luego usamos el request directamente, y extraemos el cuerpo como `bytes`. Esto significa que FastAPI ni siquiera intentará parsear la carga útil del request como JSON.

Y luego en nuestro código, parseamos ese contenido YAML directamente, y nuevamente estamos usando el mismo modelo Pydantic para validar el contenido YAML:

//// tab | Pydantic v2

### Memoria por Proceso { #memory-per-process }

Ahora, cuando el programa carga cosas en memoria, por ejemplo, un modelo de Machine Learning en una variable, o el contenido de un archivo grande en una variable, todo eso **consume un poco de la memoria (RAM)** del servidor.