# Guia de Usuário Avançado { #advanced-user-guide }

## Recursos Adicionais { #additional-features }

O [Tutorial - Guia de Usuário](../tutorial/index.md){.internal-link target=_blank} deve ser o suficiente para dar a você um tour por todos os principais recursos do **FastAPI**.

Nas próximas seções você verá outras opções, configurações, e recursos adicionais.

/// tip | Dica

As próximas seções **não são necessáriamente "avançadas"**

# Recursos { #resources }

# Recursos { #features }

## Recursos do FastAPI { #fastapi-features }

**FastAPI** te oferece o seguinte:

### Baseado em padrões abertos { #based-on-open-standards }

///

## Utilização de recursos { #resource-utilization }

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.

# Recursos { #resources }

///

## Utilización de Recursos { #resource-utilization }

Tu(s) servidor(es) es(son) un **recurso** que puedes consumir o **utilizar**, con tus programas, el tiempo de cómputo en las CPUs y la memoria RAM disponible.

Esto cambió en FastAPI 0.106.0 con la intención de no retener recursos mientras se espera a que la response viaje por la red.

/// tip | Consejo

Adicionalmente, una tarea en segundo plano normalmente es un conjunto independiente de lógica que debería manejarse por separado, con sus propios recursos (por ejemplo, su propia conexión a la base de datos).

Así, probablemente tendrás un código más limpio.

* **FastAPI**:
    * Do mesmo modo que Starlette utiliza Uvicorn e não pode ser mais rápido que ele, **FastAPI** utiliza o Starlette, então não tem como ser mais rápido do que o Starlette.

Isso foi alterado no FastAPI 0.106.0 com a intenção de não manter recursos enquanto se espera a resposta percorrer a rede.

/// tip | Dica

Além disso, uma tarefa em segundo plano normalmente é um conjunto de lógica independente que deve ser tratado separadamente, com seus próprios recursos (por exemplo, sua própria conexão de banco de dados).

**começar** a receber requisições e logo depois que ela **termina** de lidar com as requisições, ele cobre todo o **lifespan** da aplicação (a palavra "lifespan" será importante em um segundo 😉).

Isso pode ser muito útil para configurar **recursos** que você precisa usar por toda a aplicação, e que são **compartilhados** entre as requisições e/ou que você precisa **limpar** depois. Por exemplo, um pool de conexões com o banco de dados ou o carregamento de um modelo de machine learning compartilhado....