done < $BATS_TEST_TMPDIR/missing_deps
    exit 1
  fi
}

# The Python package is not allowed to depend on any CUDA packages.
@test "Pip package doesn't depend on CUDA" {
  bazel cquery \
    --experimental_cc_shared_library \
    --@local_config_cuda//:enable_cuda \
    --@local_config_cuda//cuda:include_cuda_libs=false \

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.

E vários processos normalmente **não compartilham nenhuma memória**. Isso significa que cada processo em execução tem suas próprias coisas, variáveis ​​e memória. E se você estiver consumindo uma grande quantidade de memória em seu código, **cada processo** consumirá uma quantidade...

## Valores singulares no corpo { #singular-values-in-body }

Assim como existem uma `Query` e uma `Path` para definir dados adicionais para parâmetros de consulta e de rota, o **FastAPI** provê o equivalente para `Body`.

Por exemplo, extendendo o modelo anterior, você poder decidir por ter uma outra chave `importance` no mesmo corpo, além de `item` e `user`.

# Config setting that is satisfied when TensorFlow is being built with CUDA
# support through e.g. `--config=cuda` (or `--config=cuda_clang` in OSS).
alias(
    name = "is_cuda_enabled",
    actual = if_oss(
        "@local_config_cuda//:is_cuda_enabled",
        "@local_config_cuda//cuda:using_config_cuda",
    ),
)

# Config setting that is satisfied when CUDA device code should be compiled

A função não retorna um grande `str` contendo os dados no formato JSON (como uma string). Mas sim, retorna uma estrutura de dados padrão do Python (por exemplo, um `dict`) com valores e subvalores compatíveis com JSON.

/// note | Nota

Que, quando chamadas, retornam instâncias de classes de mesmo nome.

Então, você importa `Query`, que é uma função. E quando você a chama, ela retorna uma instância de uma classe também chamada `Query`.

Essas funções existem (em vez de usar diretamente as classes) para que seu editor não marque erros sobre seus tipos.

É possível receber cabeçalhos duplicados. Isso significa, o mesmo cabeçalho com vários valores.

Você pode definir esses casos usando uma lista na declaração de tipo.

Você receberá todos os valores do cabeçalho duplicado como uma `list` Python.

Por exemplo, para declarar um cabeçalho de `X-Token` que pode aparecer mais de uma vez, você pode escrever:

{* ../../docs_src/header_params/tutorial003_an_py310.py hl[9] *}

### Ataques de Temporização { #timing-attacks }

Mas o que é um "timing attack"?

Vamos imaginar que alguns invasores estão tentando adivinhar o usuário e a senha.

E eles enviam uma requisição com um usuário `johndoe` e uma senha `love123`.

Então o código Python em sua aplicação seria equivalente a algo como:

```Python
if "johndoe" == "stanleyjobson" and "love123" == "swordfish":
    ...
```

/// tip | Dica

Um **ambiente virtual** é diferente de uma **variável de ambiente**.

Uma **variável de ambiente** é uma variável no sistema que pode ser usada por programas.

Um **ambiente virtual** é um diretório com alguns arquivos.

///

/// info | Informação

Esta página lhe ensinará como usar **ambientes virtuais** e como eles funcionam.

    #   -r ci/official/requirements_updater/nvidia-constraints.txt
    #   -r ci/official/requirements_updater/nvidia-requirements.txt
    #   nvidia-cudnn-cu12
    #   nvidia-cusolver-cu12
nvidia-cuda-cupti-cu12==12.5.82 \
    --hash=sha256:4f835281cf492e2bedd153f5c3de9da8f1d775a419468305e64ce73b3b0c6dc3 \
    --hash=sha256:bde77a5feb66752ec61db2adfe47f56b941842825b4c7e2068aff27c9d107953 \