Esto contrasta con las etapas de **desarrollo**, donde estás constantemente cambiando el código, rompiéndolo y arreglándolo, deteniendo y reiniciando el servidor de desarrollo, etc.

## Estrategias de Despliegue

///

## Reduzir duplicação

Reduzir a duplicação de código é uma das ideias principais no **FastAPI**.

A duplicação de código aumenta as chances de bugs, problemas de segurança, problemas de desincronização de código (quando você atualiza em um lugar, mas não em outros), etc.

E esses modelos estão compartilhando muitos dos dados e duplicando nomes e tipos de atributos.

///

## Reducir duplicación

Reducir la duplicación de código es una de las ideas centrales en **FastAPI**.

Ya que la duplicación de código incrementa las posibilidades de bugs, problemas de seguridad, problemas de desincronización de código (cuando actualizas en un lugar pero no en los otros), etc.

Y estos modelos están compartiendo muchos de los datos y duplicando nombres y tipos de atributos.

## Site

[fess.codelibs.org](https://fess.codelibs.org/)

## Problemas/Perguntas

[discuss.codelibs.org](https://discuss.codelibs.org/c/FessEN/)

## Como Começar

## Sitio web

[fess.codelibs.org](https://fess.codelibs.org/)

## Problemas/Preguntas

[discuss.codelibs.org](https://discuss.codelibs.org/c/FessEN/)

## Cómo Empezar

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

---

Exemplos comuns de operações limitadas por CPU são coisas que exigem processamento matemático complexo.

Por exemplo:

* **Processamento de áudio** ou **imagem**

///

### Frameworks REST para Flask

Existen varios frameworks REST para Flask, pero después de invertir tiempo y trabajo investigándolos, encontré que muchos son descontinuados o abandonados, con varios problemas existentes que los hacían inadecuados.

### <a href="https://marshmallow.readthedocs.io/en/stable/" class="external-link" target="_blank">Marshmallow</a>

E se o seu servidor remoto ou máquina virtual tiver apenas 3 GB de RAM, tentar carregar mais de 4 GB de RAM causará problemas. 🚨

### Processos Múltiplos - Um Exemplo

Neste exemplo, há um **Processo Gerenciador** que inicia e controla dois **Processos de Trabalhadores**.

Y si tu servidor remoto o máquina virtual solo tiene 3 GB de RAM, intentar cargar más de 4 GB de RAM causará problemas. 🚨

### Múltiples Procesos - Un Ejemplo

En este ejemplo, hay un **Proceso Administrador** que inicia y controla dos **Worker Processes**.

Sin embargo, si solo usas `pip` directamente, los paquetes se instalarían en tu **entorno global de Python** (la instalación global de Python).

### El Problema

Entonces, ¿cuál es el problema de instalar paquetes en el entorno global de Python?