{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[14:18] hl[14:15,17:18] *}

Usar `check_same_thread=False` permite a FastAPI usar la misma base de datos SQLite en diferentes hilos. Esto es necesario ya que **una sola request** podría usar **más de un hilo** (por ejemplo, en dependencias).

# Datos de formulario { #form-data }

Cuando necesitas recibir campos de formulario en lugar de JSON, puedes usar `Form`.

/// info | Información

Para usar formularios, primero instala <a href="https://github.com/Kludex/python-multipart" class="external-link" target="_blank">`python-multipart`</a>.

Asegúrate de crear un [entorno virtual](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank}, activarlo, y luego instalarlo, por ejemplo:

```console

Você pode usar ferramentas simples como `htop` para ver a CPU e a RAM usadas no seu servidor ou a quantidade usada por cada processo. Ou você pode usar ferramentas de monitoramento mais complexas, que podem ser distribuídas entre servidores, etc.

## Recapitular { #recap }

```Dockerfile
RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /code/requirements.txt
```

O arquivo com os requisitos de pacote **não muda com frequência**. Então, ao copiar apenas esse arquivo, o Docker será capaz de **usar o cache** para esse passo.

E você pode usar qualquer modelo ou dado para os requisitos de segurança (neste caso, um modelo Pydantic `User`).

Mas você não está restrito a usar um modelo de dados, classe ou tipo específico.

Você quer ter apenas um `id` e `email`, sem incluir nenhum `username` no modelo? Claro. Você pode usar essas mesmas ferramentas.

    SwaggerUIBundle.SwaggerUIStandalonePreset
]
```

Esses são objetos **JavaScript**, não strings, então você não pode passá-los diretamente do código Python.

En un escenario avanzado donde sabes que necesitas que la dependencia se llame en cada paso (posiblemente varias veces) en el mismo request en lugar de usar el valor "cache", puedes establecer el parámetro `use_cache=False` al usar `Depends`:

//// tab | Python 3.9+

```Python hl_lines="1"
async def needy_dependency(fresh_value: Annotated[str, Depends(get_value, use_cache=False)]):

Isso pode ser muito útil para configurar **recursos** que você precisa usar por toda a aplicação, e que são **compartilhados** entre as requisições e/ou que você precisa **limpar** depois. Por exemplo, um pool de conexões com o banco de dados ou o carregamento de um modelo de machine learning compartilhado.

</blockquote>

## Investigação { #investigation }

Ao usar todas as alternativas anteriores, eu tive a chance de aprender com todas elas, aproveitar ideias e combiná-las da melhor maneira que encontrei para mim e para os times de desenvolvedores com os quais trabalhava.

Por exemplo, estava claro que idealmente ele deveria ser baseado nos _type hints_ padrões do Python.

Também, a melhor abordagem era usar padrões já existentes.

Al usar solo `BackgroundTasks` (y no `BackgroundTask`), es posible usarla como un parámetro de *path operation function* y dejar que **FastAPI** maneje el resto por ti, tal como cuando usas el objeto `Request` directamente.