map.put("シェ", new String[] { "sye", "she" });

        map.put("チャ", new String[] { "tya", "cha" });
        map.put("チュ", new String[] { "tyu", "chu" });
        map.put("チョ", new String[] { "tyo", "cho" });
        map.put("チェ", new String[] { "tye", "che" });

        map.put("ニャ", new String[] { "nya" });
        map.put("ニュ", new String[] { "nyu" });
        map.put("ニョ", new String[] { "nyo" });

/// 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.

///

## Mais detalhes sobre `SecurityScopes`

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 <a href="https://docs.python.org/3/library/contextlib.html" class="external-link" target="_blank">gerenciadores de contexto</a> do Python.

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

Si hubiéramos declarado `-> HeroPublic`, tu editor y linter se quejarían (con razón) de que estás devolviendo un `Hero` en lugar de un `HeroPublic`.

Al declararlo en `response_model` le estamos diciendo a **FastAPI** que haga lo suyo, sin interferir con las anotaciones de tipo y la ayuda de tu editor y otras herramientas.

///

### Leer Heroes con `HeroPublic`

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**.

### Memória por Processo

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.

* Validación y documentación a partir de estos tipos.
* Sistema de Inyección de Dependencias.

No utiliza un paquete de validación de datos, serialización y documentación de terceros como Pydantic, tiene el suyo propio. Por lo tanto, estas definiciones de tipos de datos no serían reutilizables tan fácilmente.

Pero ahora que Uvicorn (y el comando `fastapi`) soportan el uso de `--workers`, no hay razón para utilizar una imagen base de Docker en lugar de construir la tuya propia (es prácticamente la misma cantidad de código 😅).

///

## Desplegar la Imagen del Contenedor

Después de tener una Imagen de Contenedor (Docker) hay varias maneras de desplegarla.

Por ejemplo:

Así que esperas a que tu crush termine la historia (termine el trabajo ⏯ / tarea actual que se está procesando 🤓), sonríes amablemente y dices que vas por las hamburguesas ⏸.

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