### Deletar um Hero Novamente { #delete-a-hero-again }

**Deletar** um hero permanece praticamente o mesmo.

Não vamos satisfazer o desejo de refatorar tudo neste aqui. 😅

{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial002_an_py310.py ln[96:103] hl[101] *}

### Executar o App Novamente { #run-the-app-again }

Você pode executar o app novamente:

<div class="termy">

///

### <a href="https://github.com/encode/apistar" class="external-link" target="_blank">APIStar</a> (<= 0.5) { #apistar-0-5 }

Pouco antes de decidir construir o **FastAPI** eu encontrei o servidor **APIStar**. Ele tinha quase tudo o que eu estava procurando e tinha um ótimo design.

* Faça uma tradução nova deste documento para o seu idioma de destino (veja, por exemplo, o comando `translate-page` do `translate.py`). Isso criará a tradução em `docs/{language code}/docs/_llm-test.md`.
* Verifique se está tudo certo na tradução.
* Se necessário, melhore seu prompt específico do idioma, o prompt geral ou o documento em inglês.
* Em seguida, corrija manualmente os problemas restantes na tradução, para que fique uma boa tradução.

/// tip | Dica

A coisa importante e "mágica" aqui é que `get_current_user` terá diferentes listas de `scopes` para validar para cada *operação de rota*.

Tudo depende dos `scopes` declarados em cada *operação de rota* e cada dependência da árvore de dependências para aquela *operação de rota* específica.

///

Você pode ter qualquer combinação de dependências que você quiser.

O **FastAPI** se encarrega de executá-las na ordem certa.

/// note | Detalhes Técnicos

Tudo isso funciona graças aos <a href="https://docs.python.org/3/library/contextlib.html" class="external-link" target="_blank">gerenciadores de contexto</a> do Python.

O **FastAPI** utiliza eles internamente para alcançar isso.

///

No GitHub, o template vai orientar você a escrever a pergunta certa para que você consiga obter uma boa resposta com mais facilidade, ou até resolver o problema sozinho(a) antes de perguntar. E no GitHub eu consigo garantir que sempre vou responder tudo, mesmo que leve algum tempo. Eu pessoalmente não consigo fazer isso com os sistemas de chat. 😅

Depois **atribuímos esses dois valores** da tupla às variáveis `id` e `name`.

Assim, se o usuário não fornecer um ID de item, ele ainda receberá uma sugestão aleatória.

...fazemos tudo isso em **uma única linha simples**. 🤯 Você não ama Python? 🐍

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py ln[22:30] hl[29] *}

## Recapitulando { #recap }

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Common examples of CPU bound operations are things that require complex math processing.

For example:

* **Audio** or **image processing**.
* **Computer vision**: an image is composed of millions of pixels, each pixel has 3 values / colors, processing that normally requires computing something on those pixels, all at the same time.

### Memória por Processo { #memory-per-process }

Agora, quando o programa carrega coisas na memória, por exemplo, um modelo de aprendizado de máquina em uma variável, ou o conteúdo de um arquivo grande em uma variável, tudo isso **consome um pouco da memória (RAM)** do servidor.

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Des exemples communs d'opérations "CPU bounds" sont les procédés qui requièrent des traitements mathématiques complexes.

Par exemple :

* Traitements d'**audio** et d'**images**.