///

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

Antes de decidir construir **FastAPI** eu encontrei o servidor **APIStar**. Tinha quase tudo que eu estava procurando e tinha um grande projeto.

{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial002_an_py310.py ln[83:93] hl[83:84,88:89] *}

### Deletar um Hero Novamente

**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

Você pode executar o app novamente:

<div class="termy">

```console

Ao usar os clientes gerados automaticamente, você teria **preenchimento automático** para:

* Métodos.
* Corpo de requisições, parâmetros da query, etc.
* Corpo de respostas.

Você também teria **erros em linha** para tudo.

E sempre que você atualizar o código do backend, e **regenerar** o frontend, ele teria quaisquer novas *operações de rota* disponíveis como métodos, as antigas removidas, e qualquer outra alteração seria refletida no código gerado. 🤓

/// 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.

///

## Mais detalhes sobre `SecurityScopes`

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.

Um desses sistemas de gerenciamento de contêineres distribuídos como o Kubernetes normalmente tem alguma maneira integrada de lidar com a **replicação de contêineres** enquanto ainda oferece **balanceamento de carga** para as solicitações recebidas. Tudo no **nível do cluster**.

### Memória por Processo

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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