E eles podem tentar de novo sabendo que provavelmente é algo mais parecido com `stanleyjobsox` do que com `johndoe`.

#### Um ataque "profissional"

Claro, os invasores não tentariam tudo isso de forma manual, eles escreveriam um programa para fazer isso, possivelmente com milhares ou milhões de testes por segundo. E obteriam apenas uma letra a mais por vez.

O **FastAPI** sabe o que fazer em cada caso e como reutilizar o mesmo objeto, de forma que todas as tarefas em segundo plano sejam mescladas e executadas em segundo plano posteriormente:

{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial002.py hl[13,15,22,25] *}

El response sería algo como:

```JSON
{
    "message": "Hello World",
    "root_path": "/api/v1"
}
```

### Configurar el `root_path` en la app de FastAPI

Alternativamente, si no tienes una forma de proporcionar una opción de línea de comandos como `--root-path` o su equivalente, puedes configurar el parámetro `root_path` al crear tu app de FastAPI:

{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial002.py hl[3] *}

De todos modos, en cualquiera de los casos anteriores, FastAPI seguirá funcionando de forma asíncrona y será extremadamente rápido.

Pero al seguir los pasos anteriores, podrá hacer algunas optimizaciones de rendimiento.

## Detalles Técnicos

A maneira recomendada para lidar com a *inicialização* e o *encerramento* é usando o parâmetro `lifespan` da aplicação `FastAPI` como descrito acima.

Você provavelmente pode pular essa parte.

///

Existe uma forma alternativa para definir a execução dessa lógica durante *inicialização* e durante *encerramento*.

Mas em algum ponto, não houve outra opção senão criar algo que fornecesse todos esses recursos, pegando as melhores idéias de ferramentas anteriores, e combinando eles da melhor forma possível, utilizando recursos da linguagem que não estavam disponíveis antes (_Type Hints_ no Python 3.6+).

## Ferramentas anteriores

### <a href="https://www.djangoproject.com/" class="external-link" target="_blank">Django</a>

while still insisting that races are errors and that tools can diagnose and report them.
</p>

<h2 id="model">Memory Model</h2>

<p>
The following formal definition of Go's memory model closely follows
the approach presented by Hans-J. Boehm and Sarita V. Adve in
“<a href="https://dl.acm.org/doi/10.1145/1375581.1375591">Foundations of the C++ Concurrency Memory Model</a>”,

Podemos hacerlo mejor...

## Qué hace a una dependencia

Hasta ahora has visto dependencias declaradas como funciones.

Pero esa no es la única forma de declarar dependencias (aunque probablemente sea la más común).

El factor clave es que una dependencia debe ser un "callable".

Un "**callable**" en Python es cualquier cosa que Python pueda "llamar" como una función.

Estas funciones están allí (en lugar de usar simplemente las clases directamente) para que tu editor no marque errores sobre sus tipos.

De esa forma puedes usar tu editor y herramientas de programación normales sin tener que agregar configuraciones personalizadas para omitir esos errores.

```Python hl_lines="2"
@app.get('/')
def results():
    results = some_library()
    return results
```

---

Se sua aplicação (de alguma forma) não tem que se comunicar com nada mais e esperar que o respondam, use `async def`.

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Se você simplesmente não sabe, use apenas `def`.

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