},
        "brazilian_keywords": {
          "type":       "keyword_marker",
          "keywords": ["exemplo"]
        },
        "brazilian_stemmer": {

* Faça uma tradução nova deste documento para o seu idioma de destino (veja, por exemplo, o comando `translate-page` do `translate.py`). Isso criará a tradução em `docs/{language code}/docs/_llm-test.md`.
* Verifique se está tudo certo na tradução.
* Se necessário, melhore seu prompt específico do idioma, o prompt geral ou o documento em inglês.
* Em seguida, corrija manualmente os problemas restantes na tradução, para que fique uma boa tradução.

No GitHub, o template vai orientar você a escrever a pergunta certa para que você consiga obter uma boa resposta com mais facilidade, ou até resolver o problema sozinho antes de perguntar. E no GitHub eu consigo garantir que sempre vou responder tudo, mesmo que leve algum tempo. Eu pessoalmente não consigo fazer isso com os sistemas de chat. 😅

Você pode ter qualquer combinação de dependências que você quiser.

O **FastAPI** se encarrega de executá-las na ordem certa.

/// note | Detalhes Técnicos

Tudo isso funciona graças aos [gerenciadores de contexto](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html) do Python.

O **FastAPI** utiliza eles internamente para alcançar isso.

///

/// tip | Dica

A coisa importante e "mágica" aqui é que `get_current_user` terá diferentes listas de `scopes` para validar para cada *operação de rota*.

Tudo depende dos `scopes` declarados em cada *operação de rota* e cada dependência da árvore de dependências para aquela *operação de rota* específica.

///

Depois atribuímos esses dois valores da tupla às variáveis `id` e `name`.

Assim, se o usuário não fornecer um ID de item, ele ainda receberá uma sugestão aleatória.

...fazemos tudo isso em uma única linha simples. 🤯 Você não ama Python? 🐍

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py ln[22:30] hl[29] *}

## Recapitulando { #recap }

### Memória por Processo { #memory-per-process }

Agora, quando o programa carrega coisas na memória, por exemplo, um modelo de aprendizado de máquina em uma variável, ou o conteúdo de um arquivo grande em uma variável, tudo isso **consome um pouco da memória (RAM)** do servidor.

Um desses sistemas de gerenciamento de contêineres distribuídos como o Kubernetes normalmente tem alguma maneira integrada de lidar com a **replicação de contêineres** enquanto ainda oferece **balanceamento de carga** para as solicitações recebidas. Tudo no **nível do cluster**.

con
no
una
su
al
lo
como
más
pero
sus
le
ya
o
este
sí
porque
esta
entre
cuando
muy
sin
sobre
también
me
hasta
hay
donde
quien
desde
todo
nos
durante
todos
uno
les
ni
contra
otros
ese
eso
ante
ellos
e
esto
mí
antes
algunos
qué
unos
yo
otro
otras
otra
él
tanto
esa
estos

# have Bazelisk pre-installed. "TFCI_MACOS_INSTALL_BAZELISK_URL" contains the
# link to the Bazelisk binary which needs to be downloaded.
if [[ "${TFCI_MACOS_INSTALL_BAZELISK_ENABLE}" == 1 ]]; then
  sudo wget --no-verbose -O "/usr/local/bin/bazel" "${TFCI_MACOS_INSTALL_BAZELISK_URL}"
  chmod +x "/usr/local/bin/bazel"
fi

# "TFCI_MACOS_UPGRADE_PYENV_ENABLE" is used to decide if we need to upgrade the