uses dataflow graphs to represent computation, shared state, and the operations that mutate that state. It maps the nodes of a dataflow graph across many machines in a cluster, and within a machine across multiple computational devices, including multicore CPUs, general purpose GPUs, and custom-designed ASICs known as Tensor Processing Units (TPUs). This architecture gives flexibility to the application developer, whereas in previous “parameter server” designs the management of shared state is built...

Se você possui um grupo de **parâmetros de cabeçalho** relacionados, você pode criar um **modelo do Pydantic** para declará-los.

Isso vai lhe permitir **reusar o modelo** em **múltiplos lugares** e também declarar validações e metadados para todos os parâmetros de uma vez. 😎

/// note | Nota

Isso é possível desde a versão `0.115.0` do FastAPI. 🤓

///

E `items_per_user` manteria seu valor padrão de `50`.

## Configurações em outro módulo { #settings-in-another-module }

Você pode colocar essas configurações em outro arquivo de módulo como visto em [Aplicações Maiores - Múltiplos Arquivos](../tutorial/bigger-applications.md){.internal-link target=_blank}.

Por exemplo, você poderia ter um arquivo `config.py` com:

{* ../../docs_src/settings/app01_py39/config.py *}

**FastAPI** é baseado no **OpenAPI**.

Isso é o que torna possível ter múltiplas automações interativas de interfaces de documentação, geração de código, etc.

OpenAPI tem uma forma para definir múltiplos “esquemas” de segurança.

Por usá-los, você pode ter vantagens de todas essas ferramentas baseadas nos padrões, incluindo os sistemas de documentação interativa.

OpenAPI define os seguintes esquemas de segurança:

///

Com isso você pode conectar o WebSocket e então enviar e receber mensagens:

<img src="/img/tutorial/websockets/image05.png">

## Lidando com desconexões e múltiplos clientes { #handling-disconnections-and-multiple-clients }

///

## Sem o Pydantic { #without-pydantic }

Se não souber, você aprenderá o que é uma "senha hash" nos [capítulos de segurança](security/simple-oauth2.md#password-hashing){.internal-link target=_blank}.

///

## Múltiplos modelos { #multiple-models }

Aqui está uma ideia geral de como os modelos poderiam parecer com seus campos de senha e os lugares onde são usados:

Mas em muitos casos, você desejará executar vários processos de trabalho ao mesmo tempo.

### Processos Múltiplos - Trabalhadores { #multiple-processes-workers }

```Python
commons: Annotated[dict, Depends(common_parameters)]
```

Mas como estamos utilizando `Annotated`, podemos guardar esse valor `Annotated` em uma variável e utilizá-la em múltiplos locais:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_02_an_py310.py hl[12,16,21] *}

/// tip | Dica

> Você tem que limpar uma casa grande e suja.

*Sim, essa é toda a história*.

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Não há espera 🕙 em lugar algum, apenas um monte de trabalho para ser feito, em múltiplos cômodos da casa.

Você poderia ter turnos como no exemplo dos hambúrgueres, primeiro a sala de estar, então a cozinha, mas como você não está esperando por nada, apenas limpando e limpando, as chamadas não afetariam em nada.