Y como la mayor parte del tiempo de ejecución se dedica al trabajo real (en lugar de esperar), y el trabajo en una computadora lo realiza una <abbr title="Central Processing Unit">CPU</abbr>, llaman a estos problemas "CPU bound".

---

Ejemplos comunes de operaciones limitadas por la CPU son cosas que requieren procesamiento matemático complejo.

Por ejemplo:

* **Procesamiento de audio** o **imágenes**.

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[28:35] *}

/// tip | Consejo

Puedes realmente usar esta misma técnica con una operación HTTP `PUT`.

Pero el ejemplo aquí usa `PATCH` porque fue creado para estos casos de uso.

///

/// note | Nota

Observa que el modelo de entrada sigue siendo validado.

# Recursos Estáticos Personalizados para la Docs UI (Self-Hosting)

La documentación de la API utiliza **Swagger UI** y **ReDoc**, y cada uno de estos necesita algunos archivos JavaScript y CSS.

Entonces, ¿cuál es el problema de instalar paquetes en el entorno global de Python?

En algún momento, probablemente terminarás escribiendo muchos programas diferentes que dependen de **diferentes paquetes**. Y algunos de estos proyectos en los que trabajas dependerán de **diferentes versiones** del mismo paquete. 😱

### Tipos genéricos con parámetros de tipo

Hay algunas estructuras de datos que pueden contener otros valores, como `dict`, `list`, `set` y `tuple`. Y los valores internos también pueden tener su propio tipo.

Estos tipos que tienen tipos internos se denominan tipos "**genéricos**". Y es posible declararlos, incluso con sus tipos internos.

<span style="color: green;">INFO</span>:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
```

</div>

Luego dirígete a la interfaz de `/docs`, verás que **FastAPI** está usando estos **modelos** para **documentar** la API, y los usará para **serializar** y **validar** los datos también.

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/sql-databases/image01.png">
</div>

Ya que la duplicación de código incrementa las posibilidades de bugs, problemas de seguridad, problemas de desincronización de código (cuando actualizas en un lugar pero no en los otros), etc.

Y estos modelos están compartiendo muchos de los datos y duplicando nombres y tipos de atributos.

Podríamos hacerlo mejor.

    * Esto es especialmente útil si ejecutas `await myfile.read()` una vez y luego necesitas leer el contenido nuevamente.
* `close()`: Cierra el archivo.

Como todos estos métodos son métodos `async`, necesitas "await" para ellos.

Por ejemplo, dentro de una *path operation function* `async` puedes obtener los contenidos con:

```Python
contents = await myfile.read()
```

Puedes usar las mismas declaraciones de tipo con `str`, `float`, `bool` y muchos otros tipos de datos complejos.

Varios de estos se exploran en los siguientes capítulos del tutorial.

## El orden importa

Al crear *path operations*, puedes encontrarte en situaciones donde tienes un path fijo.

Eso es porque está usando el mismo nombre que en la especificación de OpenAPI. Para que si necesitas investigar más sobre cualquiera de estos esquemas de seguridad, puedas simplemente copiarlo y pegarlo para encontrar más información al respecto.

///

La variable `oauth2_scheme` es una instance de `OAuth2PasswordBearer`, pero también es un "callable".