## Headers reenviados por el Proxy { #proxy-forwarded-headers }

Un **proxy** delante de tu aplicación normalmente establecería algunos headers sobre la marcha antes de enviar los requests a tu **server** para que el servidor sepa que el request fue **reenviado** por el proxy, informándole la URL original (pública), incluyendo el dominio, que está usando HTTPS, etc.

terminarías ejecutando algunos proyectos con algunas **versiones incompatibles** de los paquetes, y sin saber por qué algo no está funcionando.

Además, dependiendo de tu sistema operativo (por ejemplo, Linux, Windows, macOS), podría haber venido con Python ya instalado. Y en ese caso probablemente tenía algunos paquetes preinstalados con algunas versiones específicas **necesitadas por tu sistema**. Si instalas paquetes en el entorno global de Python, podrías terminar **rompiendo** algunos...

Como o **FastAPI** é na verdade o **Starlette** por baixo, com camadas de diversas funcionalidades por cima, você pode utilizar o objeto [`Request`](https://www.starlette.dev/requests/) do Starlette diretamente quando precisar.

Imaginemos que tienes algunos **modelos de machine learning** que quieres usar para manejar requests. 🤖

Los mismos modelos son compartidos entre requests, por lo que no es un modelo por request, o uno por usuario o algo similar.

Imaginemos que cargar el modelo puede **tomar bastante tiempo**, porque tiene que leer muchos **datos del disco**. Entonces no quieres hacerlo para cada request.

### Um Processo por Contêiner { #one-process-per-container }

Nesse tipo de cenário, provavelmente você desejará ter **um único processo (Uvicorn) por contêiner**, pois já estaria lidando com a replicação no nível do cluster.

Pero al revisar benchmarks y comparaciones, debes tener en cuenta lo siguiente.

## Benchmarks y velocidad { #benchmarks-and-speed }

### Descubrimiento de la aplicación { #application-discovery }

Por ejemplo, podrías usarlo para añadir metadatos para una interfaz de usuario frontend, etc.

///

/// info | Información

OpenAPI 3.1.0 (usado desde FastAPI 0.99.0) añadió soporte para `examples`, que es parte del estándar de **JSON Schema**.

* `summary`: Descrição curta do exemplo.
* `description`: Uma descrição longa que pode conter texto em Markdown.
* `value`: Este é o exemplo em si, por exemplo, um `dict`.
* `externalValue`: Alternativa a `value`, uma URL apontando para o exemplo. Embora isso possa não ser suportado por tantas ferramentas quanto `value`.

Você pode usá-lo assim:

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial005_an_py310.py hl[23:49] *}

### Archivos y async { #files-and-async }

En la mayoría de los casos, los objetos tipo archivo no son compatibles con `async` y `await` por defecto.

Por ejemplo, no tienen un `await file.read()`, ni un `async for chunk in file`.

Y en muchos casos leerlos sería una operación bloqueante (que podría bloquear el event loop), porque se leen desde disco o desde la red.