Esto no es una limitación de **FastAPI**, es parte del protocolo HTTP.

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## Resumen { #recap }

Isso não é uma limitação do **FastAPI**, é parte do protocolo HTTP.

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## Recapitulando { #recap }

## Benchmarks y velocidad { #benchmarks-and-speed }

Cuando ves los benchmarks, es común ver varias herramientas de diferentes tipos comparadas como equivalentes.

Específicamente, ver Uvicorn, Starlette y FastAPI comparados juntos (entre muchas otras herramientas).

Cuanto más simple sea el problema resuelto por la herramienta, mejor rendimiento tendrá. Y la mayoría de los benchmarks no prueban las funcionalidades adicionales proporcionadas por la herramienta.

Mas `open()` não usa `async` e `await`.

Assim, declaramos a função de manipulador de evento com `def` padrão em vez de `async def`.

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### `startup` e `shutdown` juntos { #startup-and-shutdown-together }

Há uma grande chance de que a lógica para sua *inicialização* e *encerramento* esteja conectada, você pode querer iniciar alguma coisa e então finalizá-la, adquirir um recurso e então liberá-lo, etc.

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### `startup` y `shutdown` juntos { #startup-and-shutdown-together }

Hay una gran posibilidad de que la lógica para tu *startup* y *shutdown* esté conectada, podrías querer iniciar algo y luego finalizarlo, adquirir un recurso y luego liberarlo, etc.

A chamada deste programa gera:

```
John Doe
```

A função faz o seguinte:

* Pega um `first_name` e `last_name`.
* Converte a primeira letra de cada uma em maiúsculas com `title()`.
* <dfn title="Coloca-os juntos, como um só. Com o conteúdo de um após o outro.">Concatena</dfn> com um espaço no meio.

{* ../../docs_src/python_types/tutorial001_py310.py hl[2] *}

### Edite-o { #edit-it }

É um programa muito simples.

* **Deep Learning**: Esse é um subcampo do Aprendizado de Máquina, então, o mesmo se aplica. A diferença é que não há apenas uma grande planilha com números para multiplicar, mas um grande conjunto delas, e em muitos casos, você utiliza um processador especial para construir e/ou usar esses modelos.

## Replicação - Número de Processos { #replication-number-of-processes }

* **Machine Learning**: normalmente requiere muchas multiplicaciones de "matrices" y "vectores". Piensa en una enorme hoja de cálculo con números y multiplicando todos juntos al mismo tiempo.

### Testes { #tests }

* Me ajude a verificar se o PR tem **testes**.

* Verifique se os testes **falham** antes do PR. 🚨

* Depois verifique se os testes **passam** após o PR. ✅