Por ejemplo:

* **Audio** o **procesamiento de imágenes**.
* **Visión por computadora**: una imagen está compuesta de millones de píxeles, cada píxel tiene 3 valores / colores, procesamiento que normalmente requiere calcular algo en esos píxeles, todo al mismo tiempo.

When deploying applications you will probably want to have some **replication of processes** to take advantage of **multiple cores** and to be able to handle more requests.

As you saw in the previous chapter about [Deployment Concepts](concepts.md){.internal-link target=_blank}, there are multiple strategies you can use.

process** (e.g. a Uvicorn process running your FastAPI application). They would all be **identical containers**, running the same thing, but each with its own process, memory, etc. That way you would take advantage of **parallelization** in **different cores** of the CPU, or even in **different machines**.

And the distributed container system with the **load balancer** would **distribute the requests** to each one of the containers with your app **in turns**. So, each request could be handled...

!!! check "**FastAPI** inspirado para"
    Definir validações extras para tipos de dados usando valores "padrão" de atributos dos modelos. Isso melhora o suporte do editor, e não estava disponível no Pydantic antes.

### Paso 5: devuelve el contenido

```Python hl_lines="8"
{!../../../docs_src/first_steps/tutorial001.py!}
```

Puedes devolver `dict`, `list`, valores singulares como un `str`, `int`, etc.

También puedes devolver modelos de Pydantic (ya verás más sobre esto más adelante).

Marshmallow et Webargs fournissent la validation, l'analyse et la sérialisation en tant que plug-ins.

Mais la documentation fait toujours défaut. C'est alors qu'APISpec a été créé.

Il s'agit d'un plug-in pour de nombreux frameworks (et il existe également un plug-in pour Starlette).