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<img src="/img/tutorial/separate-openapi-schemas/image04.png">
</div>

Con esta funcionalidad de **Pydantic v2**, la documentación de tu API es más **precisa**, y si tienes clientes y SDKs autogenerados, también serán más precisos, con una mejor **experiencia para desarrolladores** y consistencia. 🎉

## No Separar Esquemas

Um contêiner está rodando enquanto o **processo principal** (comando ou programa) estiver rodando.

Um contêiner normalmente tem um **único processo**, mas também é possível iniciar sub-processos a partir do processo principal, e dessa forma você terá **vários processos** no mesmo contêiner.

Mas não é possível ter um contêiner rodando sem **pelo menos um processo rodando**. Se o processo principal parar, o contêiner também para.

Por exemplo, vamos dizer que você deseja ter uma *operação de caminho* que permita atualizar itens, e retornar um código de status HTTP 200 "OK" quando for bem sucedido.

Mas você também deseja aceitar novos itens. E quando os itens não existiam, ele os cria, e retorna o código de status HTTP 201 "Created.

```

///

Cada programa alternativo de servidor ASGI tendría un comando similar, puedes leer más en su respectiva documentación.

/// warning | Advertencia

Uvicorn y otros servidores soportan una opción `--reload` que es útil durante el desarrollo.

La opción `--reload` consume muchos más recursos, es más inestable, etc.

Ayuda mucho durante el **desarrollo**, pero **no** deberías usarla en **producción**.

Nós já sabemos que esse método está relacionado aos **items** porque essa palavra está no `ItemsService` (retirada da tag), mas ainda temos o nome da tag prefixado no nome do método também. 😕

Provavelmente ainda queremos mantê-lo para o OpenAPI em geral, pois isso garantirá que os IDs de operação sejam **únicos**.

necesariamente necesitas que se ejecute por el mismo proceso (por ejemplo, no necesitas compartir memoria, variables, etc.), podrías beneficiarte del uso de otras herramientas más grandes como <a href="https://docs.celeryq.dev" class="external-link" target="_blank">Celery</a>.

Tienden a requerir configuraciones más complejas, un gestor de cola de mensajes/trabajos, como RabbitMQ o Redis, pero te permiten ejecutar tareas en segundo plano en múltiples procesos, y especialmente, en múltiples...

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "description": "The pretender",
    "price": 42.0,
    "tax": 3.2
}
```

Mas você pode também declarar múltiplos parâmetros de corpo, por exemplo, `item` e `user`:

{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial002_py310.py hl[20] *}

Puedes leer más sobre esto en las <a href="https://docs.docker.com/reference/dockerfile/#shell-and-exec-form" class="external-link" target="_blank">documentación de Docker para formas de shell y exec</a>.

Dependendo do seu caso de uso, você pode preferir usar uma biblioteca diferente, mas se você me perguntasse, eu provavelmente sugeriria que você experimentasse o **Strawberry**.

Aqui está uma pequena prévia de como você poderia integrar Strawberry com FastAPI:

Y tu aplicación de **FastAPI** también podría estar compuesta de varios archivos/módulos, etc.

### Archivo de aplicación **FastAPI**

Digamos que tienes una estructura de archivos como se describe en [Aplicaciones Más Grandes](bigger-applications.md){.internal-link target=_blank}:

```
.
├── app
│   ├── __init__.py
│   └── main.py
```

En el archivo `main.py` tienes tu aplicación de **FastAPI**: