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## Utilización de Recursos { #resource-utilization }

Tu(s) servidor(es) es(son) un **recurso** que puedes consumir o **utilizar**, con tus programas, el tiempo de cómputo en las CPUs y la memoria RAM disponible.

¿Cuánto de los recursos del sistema quieres consumir/utilizar? Podría ser fácil pensar "no mucho", pero en realidad, probablemente querrás consumir **lo más posible sin colapsar**.

```plaintext
/usr/local/bin:/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin:/opt/custompython/bin
```

Dessa forma, ao digitar `python` no terminal, o sistema encontrará o programa Python em `/opt/custompython/bin` (último diretório) e o utilizará.

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//// tab | Windows

Digamos que você instala o Python e ele acaba em um diretório `C:\opt\custompython\bin`.

Como você viu em [Subaplicações - Montagens](sub-applications.md) e [Atrás de um Proxy](behind-a-proxy.md), você pode montar aplicações WSGI.

Para isso, você pode utilizar o `WSGIMiddleware` para encapsular a sua aplicação WSGI, como por exemplo Flask, Django, etc.

## Usando `WSGIMiddleware` { #using-wsgimiddleware }

/// info | Informação

# Body - Actualizaciones { #body-updates }

## Actualización reemplazando con `PUT` { #update-replacing-with-put }

Para actualizar un ítem puedes utilizar la operación de [HTTP `PUT`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/PUT).

Puedes usar el `jsonable_encoder` para convertir los datos de entrada en datos que se puedan almacenar como JSON (por ejemplo, con una base de datos NoSQL). Por ejemplo, convirtiendo `datetime` a `str`.

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 }

Versões anteriores do Starlette incluiam uma classe `GraphQLApp` para integrar com [Graphene](https://graphene-python.org/).

Ela foi descontinuada do Starlette, mas se você tem código que a utilizava, você pode facilmente **migrar** para [starlette-graphene3](https://github.com/ciscorn/starlette-graphene3), que cobre o mesmo caso de uso e tem uma **interface quase idêntica**.

/// tip | Dica

Defina um parâmetro de arquivo com um tipo de `UploadFile`:

{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py310.py hl[14] *}

Utilizar `UploadFile` tem várias vantagens sobre `bytes`:

* Você não precisa utilizar o `File()` no valor padrão do parâmetro.
* Ele utiliza um arquivo "spooled":

### Utilizando o nome da *função de operação de rota* como o operationId { #using-the-path-operation-function-name-as-the-operationid }

Se você quiser utilizar o nome das funções da sua API como `operationId`s, você pode iterar sobre todos esses nomes e sobrescrever o `operation_id` em  cada *operação de rota* utilizando o `APIRoute.name` dela.

Garanta que ele tenha toda informação que você deseja, e que os valores sejam um JSON válido (caso você esteja usando `JSONResponse`).

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/// note | Detalhes Técnicos

Você também pode utilizar `from starlette.responses import JSONResponse`.

Note que `Field` é importado diretamente do `pydantic`, não do `fastapi` como todo o resto (`Query`, `Path`, `Body`, etc).

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## Declare atributos do modelo { #declare-model-attributes }

Você pode então utilizar `Field` com atributos do modelo:

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[11:14] *}

`Field` funciona da mesma forma que `Query`, `Path` e `Body`, ele possui todos os mesmos parâmetros, etc.