La aplicación anterior es un ejemplo mínimo y simple para demostrar cómo manejar y transmitir mensajes a varias conexiones WebSocket.

Pero ten en cuenta que, como todo se maneja en memoria, en una sola lista, solo funcionará mientras el proceso esté en ejecución, y solo funcionará con un solo proceso.

* El **código** que escribes, los **archivos Python**.
* El **archivo** que puede ser **ejecutado** por el sistema operativo, por ejemplo: `python`, `python.exe` o `uvicorn`.
* Un programa específico mientras está siendo **ejecutado** en el sistema operativo, usando la CPU y almacenando cosas en la memoria. Esto también se llama **proceso**.

### Qué es un Proceso

Eso es lo que resolveremos, vamos a cargar el modelo antes de que los requests sean manejados, pero solo justo antes de que la aplicación comience a recibir requests, no mientras el código se está cargando.

## Lifespan

Puedes definir esta lógica de *startup* y *shutdown* usando el parámetro `lifespan` de la app de `FastAPI`, y un "context manager" (te mostraré lo que es en un momento).

* Tener lógica compartida (la misma lógica de código una y otra vez).
* Compartir conexiones a bases de datos.
* Imponer seguridad, autenticación, requisitos de roles, etc.
* Y muchas otras cosas...

Todo esto, mientras minimizas la repetición de código.

## Primeros Pasos

Veamos un ejemplo muy simple. Será tan simple que no es muy útil, por ahora.

/// tip | Consejo

Ten en cuenta que JSON solo admite `str` como claves.

Pero Pydantic tiene conversión automática de datos.

Esto significa que, aunque tus clientes de API solo pueden enviar strings como claves, mientras esos strings contengan enteros puros, Pydantic los convertirá y validará.

Y el `dict` que recibas como `weights` tendrá realmente claves `int` y valores `float`.

///

## Resumen

configurarlos con el TLS Termination Proxy, y luego reiniciar el TLS Termination Proxy. Esto no es ideal, ya que tus aplicaciones no estarán disponibles durante el tiempo que el TLS Termination Proxy esté apagado.

Todo este proceso de renovación, mientras aún se sirve la aplicación, es una de las principales razones por las que querrías tener un **sistema separado para gestionar el HTTPS** con un TLS Termination Proxy en lugar de simplemente usar los certificados TLS con el servidor de aplicaciones...

De hecho, sería común usar Requests *dentro* de una aplicación FastAPI.

Aun así, FastAPI se inspiró bastante en Requests.

**Requests** es un paquete para *interactuar* con APIs (como cliente), mientras que **FastAPI** es un paquete para *construir* APIs (como servidor).

Están, más o menos, en extremos opuestos, complementándose entre sí.

Entonces, con la misma declaración de tipo de Python, **FastAPI** te ofrece validación de datos.

Nota que el error también indica claramente el punto exacto donde la validación falló.

Esto es increíblemente útil mientras desarrollas y depuras código que interactúa con tu API.

///

## Documentación

Sin embargo, ya que esto significaría esperar a que el response viaje a través de la red mientras se retiene innecesariamente un recurso en una dependencia con yield (por ejemplo, una conexión a base de datos), esto se cambió en FastAPI 0.106.0.

/// tip | Consejo

* Al usar una dependencia, puedes simplificar las pruebas.
* Puedes usar archivos `.env` con él.