Hasta este punto, con todos los tutoriales en la documentación, probablemente has estado ejecutando un **programa de servidor**, por ejemplo, usando el comando `fastapi`, que ejecuta Uvicorn, corriendo un **solo proceso**.

Al desplegar aplicaciones probablemente querrás tener algo de **replicación de procesos** para aprovechar **múltiples núcleos** y poder manejar más requests.

Como es muy simple, es relativamente intuitivo de aprender, aunque la documentación se vuelve algo técnica en algunos puntos.

También se utiliza comúnmente para otras aplicaciones que no necesariamente necesitan una base de datos, gestión de usuarios, o cualquiera de las muchas funcionalidades que vienen preconstruidas en Django. Aunque muchas de estas funcionalidades se pueden añadir con plug-ins.

En este escenario de "hamburguesas de comida rápida con tu crush", como hay mucha espera 🕙, tiene mucho más sentido tener un sistema concurrente ⏸🔀⏯.

Este es el caso para la mayoría de las aplicaciones web.

Muchos, muchos usuarios, pero tu servidor está esperando 🕙 su conexión no tan buena para enviar sus requests.

Y luego esperar 🕙 nuevamente a que los responses retornen.

{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial004_py310.py hl[9] *}

y entonces no lo incluirá en el esquema de OpenAPI.

## Montando una sub-aplicación { #mounting-a-sub-application }

Si necesitas montar una sub-aplicación (como se describe en [Aplicaciones secundarias - Monturas](sub-applications.md)) mientras usas un proxy con `root_path`, puedes hacerlo normalmente, como esperarías.

Así, podrías, por ejemplo, compartir los mismos datos de una aplicación de Django en una base de datos con una aplicación de FastAPI. O migrar gradualmente una aplicación de Django usando la misma base de datos.

Y tus usuarios podrían iniciar sesión desde tu aplicación Django o desde tu aplicación **FastAPI**, al mismo tiempo.

///

## Hash y verificación de contraseñas { #hash-and-verify-the-passwords }

        * **FastAPI** agrega una referencia aquí a los JSON Schemas globales en otro lugar de tu OpenAPI en lugar de incluirlo directamente. De este modo, otras aplicaciones y clientes pueden usar esos JSON Schemas directamente, proporcionar mejores herramientas de generación de código, etc.

///

Los responses generadas en el OpenAPI para esta *path operation* serán:

Las variables de entorno pueden ser útiles para manejar **configuraciones** de aplicaciones, como parte de la **instalación** de Python, etc.

## Crear y Usar Variables de Entorno { #create-and-use-env-vars }

Puedes **crear** y usar variables de entorno en la **shell (terminal)**, sin necesidad de Python:

Puede ser utilizada por el equipo de frontend (que también puedes ser tú mismo).

Puede ser utilizada por aplicaciones y sistemas de terceros.

Y también puede ser utilizada por ti mismo, para depurar, revisar y probar la misma aplicación.

## El flujo `password` { #the-password-flow }

Ahora retrocedamos un poco y entendamos qué es todo eso.

* 100% <dfn title="Anotaciones de tipos en Python, con esto tu editor y herramientas externas pueden ofrecerte mejor soporte">anotada con tipos</dfn> code base.
* Usado en aplicaciones en producción.

## Funcionalidades de Starlette { #starlette-features }

**FastAPI** es totalmente compatible con (y está basado en) [**Starlette**](https://www.starlette.dev/). Así que, cualquier código adicional de Starlette que tengas, también funcionará.

OAuth2 con scopes es el mecanismo usado por muchos grandes proveedores de autenticación, como Facebook, Google, GitHub, Microsoft, X (Twitter), etc. Lo usan para proporcionar permisos específicos a usuarios y aplicaciones.

Cada vez que te "logueas con" Facebook, Google, GitHub, Microsoft, X (Twitter), esa aplicación está usando OAuth2 con scopes.