* Então ele retorna a **resposta**.

/// note | Detalhes Técnicos

Se você tiver dependências com `yield`, o código de saída será executado *depois* do middleware.

Se houver alguma tarefa em segundo plano (abordada na seção [Tarefas em segundo plano](background-tasks.md), que você verá mais adiante), ela será executada *depois* de todo o middleware.

///

## Criar um middleware { #create-a-middleware }

## Adicione a tarefa em segundo plano { #add-the-background-task }

Dentro da sua *função de operação de rota*, passe sua função de tarefa para o objeto de *tarefas em segundo plano* com o método `.add_task()`:

{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py310.py hl[14] *}

O `.add_task()` recebe como argumentos:

* Uma função de tarefa a ser executada em segundo plano (`write_notification`).

    operation ->> client: Retornar resposta ao cliente
    Note over client,operation: Resposta já foi enviada, e não pode ser modificada
    opt Tarefas
        operation -->> tasks: Enviar tarefas de background
    end
    opt Lançar outra exceção
        tasks -->> tasks: Manipula exceções no código da tarefa de background
    end
```

/// info | Informação

{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[25:30]  hl[25:27,30] *}

### Crear Tablas de Base de Datos al Arrancar { #create-database-tables-on-startup }

Crearemos las tablas de la base de datos cuando arranque la aplicación.

{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[32:37] hl[35:37] *}

Aquí creamos las tablas en un evento de inicio de la aplicación.

história que estava contando (terminar o trabalho atual ⏯ / tarefa sendo processada 🤓), sorri gentilmente e diz que você está indo buscar os hambúrgueres ⏸.

Então você vai ao balcão 🔀, para a tarefa inicial que agora está finalizada ⏯, pega os hambúrgueres, agradece, e leva-os para a mesa. Isso finaliza esse passo / tarefa da interação com o balcão ⏹. Isso, por sua vez, cria uma nova tarefa, a de "comer hambúrgueres" 🔀 ⏯, mas a tarefa anterior de "pegar os hambúrgueres" já está finalizada...

### Migration and Enforcement

* **New code**: All new contributions must use American English
* **Existing code**: British English spellings in existing code should be updated opportunistically when those areas are modified, unless constrained by backward compatibility
* **Documentation**: Documentation should be updated to use American English, prioritizing user-facing documentation

`SavedModel`) and executes them in parallel on available executors. Running
TensorFlow in a multitenant design mixes the risks described above with the
inherent ones from multitenant configurations. The primary areas of concern are
tenant isolation, resource allocation, model sharing and hardware attacks.

### Tenant isolation

Since any tenants or users providing models, graphs or checkpoints can execute

type ResyncDecision struct {
	targets map[string]ResyncTargetDecision
}

// Empty returns true if no targets with resync decision present
func (r ResyncDecision) Empty() bool {
	return r.targets == nil
}

func (r ResyncDecision) mustResync() bool {
	for _, v := range r.targets {
		if v.Replicate {
			return true
		}
	}
	return false
}

	}

	list.RLock()
	defer list.RUnlock()

	targets := make([]Target, 0, len(list.targets))
	for _, tgt := range list.targets {
		targets = append(targets, tgt)
	}

	return targets
}

// Empty returns true if targetList is empty.
func (list *TargetList) Empty() bool {
	list.RLock()
	defer list.RUnlock()

	return len(list.targets) == 0
}

// List - returns available target IDs.

  bearer_token: <secret>
  metrics_path: /minio/v2/metrics/cluster
  scheme: http
  static_configs:
  - targets: ['localhost:9000']
```

##### Bucket centric

```yaml
- job_name: minio-job-bucket
  bearer_token: <secret>
  metrics_path: /minio/v2/metrics/bucket
  scheme: http
  static_configs:
  - targets: ['localhost:9000']
```

##### Node centric (optional)

```yaml
- job_name: minio-job-node