### Transmitir bytes { #stream-bytes }

Um dos principais casos de uso é transmitir `bytes` em vez de strings; você pode fazer isso sem problemas.

{* ../../docs_src/stream_data/tutorial001_py310.py ln[44:47] hl[47] *}

## Um `PNGStreamingResponse` personalizado { #a-custom-pngstreamingresponse }

Las dependencias con `yield` han evolucionado con el tiempo para cubrir diferentes casos de uso y corregir algunos problemas.

Dependências com `yield` evoluíram ao longo do tempo para cobrir diferentes casos de uso e corrigir alguns problemas.

E a maior parte do tempo de execução é tomada por trabalho real (ao invés de ficar esperando), e o trabalho em um computador é feito pela <abbr title="Central Processing Unit - Unidade Central de Processamento">CPU</abbr>. Eles chamam esses problemas de "limitados por CPU".

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Exemplos comuns de operações limitadas por CPU são coisas que exigem processamento matemático complexo.

Por exemplo:

* **Processamento de áudio** ou **imagem**

E se o seu servidor remoto ou máquina virtual tiver apenas 3 GB de RAM, tentar carregar mais de 4 GB de RAM causará problemas. 🚨

### Processos Múltiplos - Um Exemplo { #multiple-processes-an-example }

Neste exemplo, há um **Processo Gerenciador** que inicia e controla dois **Processos de Trabalhadores**.

### Frameworks REST para Flask { #flask-rest-frameworks }

Existen varios frameworks REST para Flask, pero después de invertir tiempo y trabajo investigándolos, encontré que muchos son descontinuados o abandonados, con varios problemas existentes que los hacían inadecuados.

### [Marshmallow](https://marshmallow.readthedocs.io/en/stable/) { #marshmallow }

Sin embargo, si solo usas `pip` directamente, los paquetes se instalarían en tu **entorno global de Python** (la instalación global de Python).

### El Problema { #the-problem }

Entonces, ¿cuál es el problema de instalar paquetes en el entorno global de Python?

Y si tu servidor remoto o máquina virtual solo tiene 3 GB de RAM, intentar cargar más de 4 GB de RAM causará problemas. 🚨

### Múltiples Procesos - Un Ejemplo { #multiple-processes-an-example }

En este ejemplo, hay un **Proceso Administrador** que inicia y controla dos **Worker Processes**.

No entanto, se você usar `pip` diretamente, os pacotes serão instalados no seu **ambiente Python global** (a instalação global do Python).

### O Problema { #the-problem }

Então, qual é o problema em instalar pacotes no ambiente global do Python?

Y como la mayor parte del tiempo de ejecución se dedica al trabajo real (en lugar de esperar), y el trabajo en una computadora lo realiza una <abbr title="Central Processing Unit - Unidad Central de Procesamiento">CPU</abbr>, llaman a estos problemas "CPU bound".

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Ejemplos comunes de operaciones limitadas por la CPU son cosas que requieren procesamiento matemático complejo.

Por ejemplo:

* **Procesamiento de audio** o **imágenes**.