| `license_info` | `dict` | As informações de licença para a API exposta. Ela pode conter...

    results = await some_library()
    return results
```

/// note | Nota

Solo puedes usar `await` dentro de funciones creadas con `async def`.

///

---

</blockquote>

## Investigación

Al usar todas las alternativas anteriores, tuve la oportunidad de aprender de todas ellas, tomar ideas y combinarlas de la mejor manera que pude encontrar para mí y los equipos de desarrolladores con los que he trabajado.

Por ejemplo, estaba claro que idealmente debería estar basado en las anotaciones de tipos estándar de Python.

También, el mejor enfoque era usar estándares ya existentes.

Isso é trabalho "síncrono", você está "sincronizado" com o caixa / cozinheiro👨‍🍳. Você tem que esperar 🕙 e estar lá no exato momento que o caixa / cozinheiro 👨‍🍳 terminar os hambúrgueres e os der a você, ou então, outro alguém pode pegá-los.

Apenas um processo pode estar vinculado a um IP e porta (o Proxy de Terminação TLS, por exemplo), mas outras aplicações/processos também podem estar em execução no(s) servidor(es), desde que não tentem usar a mesma **combinação de IP público e porta**.

<img src="/img/deployment/https/https08.drawio.svg">

```Dockerfile
RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /code/requirements.txt
```

El archivo con los requisitos de los paquetes **no cambiará con frecuencia**. Así que, al copiar solo ese archivo, Docker podrá **usar la caché** para ese paso.

Esto asegura que si usas un programa de **terminal (<abbr title="command line interface">CLI</abbr>)** instalado por ese paquete, uses el de tu entorno virtual y no cualquier otro que podría estar instalado globalmente, probablemente con una versión diferente a la que necesitas.

///

## Verifica que el Entorno Virtual esté Activo

Verifica que el entorno virtual esté activo (el comando anterior funcionó).

En esos casos, puedes usar el parámetro del decorador de path operation `response_model` en lugar del tipo de retorno.

Puedes usar el parámetro `response_model` en cualquiera de las *path operations*:

* `@app.get()`
* `@app.post()`
* `@app.put()`
* `@app.delete()`
* etc.

### Arquivo de teste

Então você poderia ter um arquivo `test_main.py` com seus testes. Ele poderia estar no mesmo pacote Python (o mesmo diretório com um arquivo `__init__.py`):

``` hl_lines="5"
.
├── app
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
│   └── test_main.py
```

Como esse arquivo está no mesmo pacote, você pode usar importações relativas para importar o objeto `app` do módulo `main` (`main.py`):

Podrías establecer un **número arbitrario** para alcanzar, por ejemplo, algo **entre 50% a 90%** de utilización de recursos. El punto es que esas son probablemente las principales cosas que querrás medir y usar para ajustar tus implementaciones.