$ cd awesome-project
```

</div>

## Crie um ambiente virtual

Ao começar a trabalhar em um projeto Python **pela primeira vez**, crie um ambiente virtual **<abbr title="existem outras opções, esta é uma diretriz simples">dentro do seu projeto</abbr>**.

/// tip | Dica

Você só precisa fazer isso **uma vez por projeto**, não toda vez que trabalhar.

///

//// tab | `venv`

    * Com <a href="https://github.com/ciscorn/starlette-graphene3" class="external-link" target="_blank">starlette-graphene3</a>

## GraphQL com Strawberry

Se você precisar ou quiser trabalhar com **GraphQL**, <a href="https://strawberry.rocks/" class="external-link" target="_blank">**Strawberry**</a> é a biblioteca **recomendada** pois tem o design mais próximo ao design do **FastAPI**, ela é toda baseada em **type annotations**.

Nesse cenário, cada um dos faxineiros (incluindo você) poderia ser um processador, fazendo a sua parte do trabalho.

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".

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## Instalar o `passlib`

O PassLib é uma excelente biblioteca Python para lidar com hashes de senhas.

Ele suporta muitos algoritmos de hashing seguros e utilitários para trabalhar com eles.

O algoritmo recomendado é o "Bcrypt".

Certifique-se de criar um [ambiente virtual](../../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank}, ativá-lo e então instalar o PassLib com Bcrypt:

/// tip

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

///

</blockquote>

## Investigação

Ao usar todas as alternativas anteriores, eu tive a chance de aprender com todas elas, aproveitar ideias e combiná-las da melhor maneira que encontrei para mim e para os times de desenvolvedores com os quais trabalhava.

Por exemplo, estava claro que idealmente ele deveria ser baseado nos _type hints_ padrões do Python.

Também, a melhor abordagem era usar padrões já existentes.

Este Processo de Gerenciador provavelmente seria o que escutaria na **porta** no IP. E ele transmitiria toda a comunicação para os processos de trabalho.

Esses processos de trabalho seriam aqueles que executariam seu aplicativo, eles executariam os cálculos principais para receber uma **solicitação** e retornar uma **resposta**, e carregariam qualquer coisa que você colocasse em variáveis ​​na RAM.

labels.file_auth_scheme_ftp=FTP
labels.pagination_page_guide_msg={0}/{1} ({2} itens)
labels.list_could_not_find_crud_table=Não registrado.
labels.scheduledjob_configuration=Agendador de trabalhos
labels.scheduledjob_title_details=Trabalho
labels.scheduledjob_name=Nome
labels.scheduledjob_target=Alvo
labels.scheduledjob_status=Estado
labels.scheduledjob_cronExpression=Agendamento
labels.scheduledjob_scriptType=Tipo de execução

```

</div>

////

A única opção nova aqui é `--workers` informando ao Uvicorn para iniciar 4 processos de trabalho.

Você também pode ver que ele mostra o **PID** de cada processo, `27365` para o processo pai (este é o **gerenciador de processos**) e um para cada processo de trabalho: `27368`, `27369`, `27370` e `27367`.

## Conceitos de Implantação

Una vez que hayas terminado de trabajar en tu proyecto, puedes **desactivar** el entorno virtual.

<div class="termy">

```console
$ deactivate
```

</div>

De esta manera, cuando ejecutes `python` no intentará ejecutarse desde ese entorno virtual con los paquetes instalados allí.

## Listo para Trabajar

Ahora estás listo para empezar a trabajar en tu proyecto.

/// tip | Consejo