Las características clave son:

* **Rápido**: Muy alto rendimiento, a la par con **NodeJS** y **Go** (gracias a Starlette y Pydantic). [Uno de los frameworks Python más rápidos disponibles](#performance).
* **Rápido de programar**: Aumenta la velocidad para desarrollar funcionalidades en aproximadamente un 200% a 300%. *

	VNAND V1, V2, V3                // 10611584
	VOR V1, V2, V3                  // 10611484
	VORC V1, V2, V3                 // 10611544
	VXOR V1, V2, V3                 // 106114c4
	VNOR V1, V2, V3                 // 10611504
	VEQV V1, V2, V3                 // 10611684
	VADDUBM V1, V2, V3              // 10611000
	VADDUHM V1, V2, V3              // 10611040
	VADDUWM V1, V2, V3              // 10611080

 * ===========================
 *
 * This is UTF-8 character data. It is indexed into by b2b3 in the ranges dataset.
 *
 * Mappings may overlap.
 *
 * ASCII-Only
 * ==========
 *
 * Neither the section index nor the ranges data use bit 0x80 anywhere. That means the data is
 * strictly ASCII. This is intended to make it efficient to encode this data as a string, and to
 * index into it as a string.
 *

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.

## Verlo en la documentación

Cuando veas la documentación automática, puedes verificar que el modelo de entrada y el modelo de salida tendrán cada uno su propio JSON Schema:

<img src="/img/tutorial/response-model/image01.png">

Y ambos modelos se utilizarán para la documentación interactiva de la API:

<img src="/img/tutorial/response-model/image02.png">

* Seguridad - HTTPS
* Ejecución en el arranque
* Reinicios
* Replicación (el número de procesos ejecutándose)
* Memoria
* Pasos previos antes de comenzar

////

La única opción nueva aquí es `--workers` indicando a Uvicorn que inicie 4 worker processes.

También puedes ver que muestra el **PID** de cada proceso, `27365` para el proceso padre (este es el **gestor de procesos**) y uno para cada worker process: `27368`, `27369`, `27370`, y `27367`.

## Conceptos de Despliegue

        } else if ((shareAccess & SmbConstants.FILE_SHARE_READ) == 0) {
            this.desiredAccess |= SHARING_DENY_READ_EXECUTE;
        } else {
            // neither SHARE_READ nor SHARE_WRITE are set
            this.desiredAccess |= SHARING_DENY_READ_WRITE_EXECUTE;
        }

        this.desiredAccess &= ~0x1; // Win98 doesn't like GENERIC_READ ?! -- get Access Denied.

        // searchAttributes

And you could do this even if the data type in the request is not JSON.

For example, in this application we don't use FastAPI's integrated functionality to extract the JSON Schema from Pydantic models nor the automatic validation for JSON. In fact, we are declaring the request content type as YAML, not JSON:

//// tab | Pydantic v2

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007.py hl[17:22, 24] *}

# 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.