* el rendimiento
* la optimización de rendimiento

* el tipo de retorno
* el valor de retorno

* la seguridad
* el esquema de seguridad

* la tarea
* la tarea en segundo plano
* la función de tarea

* la plantilla
* el motor de plantillas

* la anotación de tipos
* la anotación de tipos

* el worker del servidor
* el worker de Uvicorn
* el Gunicorn Worker

![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-06-redoc-02.png)

### Resumen { #recap }

En resumen, declaras **una vez** los tipos de parámetros, body, etc. como parámetros de función.

Lo haces con tipos estándar modernos de Python.

No tienes que aprender una nueva sintaxis, los métodos o clases de un paquete específico, etc.

Solo **Python** estándar.

![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-06-redoc-02.png)

### Recapitulando { #recap }

Resumindo, você declara **uma vez** os tipos dos parâmetros, corpo etc. como parâmetros de função.

Você faz isso com os tipos padrão do Python moderno.

Você não terá que aprender uma nova sintaxe, métodos ou classes de uma biblioteca específica etc.

Apenas **Python** padrão.

Hug fue uno de los primeros frameworks en implementar la declaración de tipos de parámetros API usando las anotaciones de tipos de Python. Esta fue una gran idea que inspiró a otras herramientas a hacer lo mismo.

Usaba tipos personalizados en sus declaraciones en lugar de tipos estándar de Python, pero aún así fue un gran avance.

### Un Proceso por Contenedor { #one-process-per-container }

En este tipo de escenario, probablemente querrías tener **un solo proceso (Uvicorn) por contenedor**, ya que ya estarías manejando la replicación a nivel de cluster.

Esta "espera" 🕙 se mide en microsegundos, pero aún así, sumándolo todo, es mucha espera al final.

Por eso tiene mucho sentido usar código asíncrono ⏸🔀⏯ para las APIs web.

Este tipo de asincronía es lo que hizo popular a NodeJS (aunque NodeJS no es paralelo) y esa es la fortaleza de Go como lenguaje de programación.

Y ese es el mismo nivel de rendimiento que obtienes con **FastAPI**.

### Um Processo por Contêiner { #one-process-per-container }

Nesse tipo de cenário, provavelmente você desejará ter **um único processo (Uvicorn) por contêiner**, pois já estaria lidando com a replicação no nível do cluster.

//// tab | Python 3.9+

```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)]
```

////

//// tab | Python 3.9+ nicht annotiert

/// tip | Tipp

Bevorzugen Sie die `Annotated`-Version, falls möglich.

///

```Python
commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams)
```

////

Das letzte `CommonQueryParams`, in:

/// tip | Tipp

Wenn Sie <a href="https://github.com/astral-sh/uv" class="external-link" target="_blank">`uv`</a> verwendet haben, um die virtuelle Umgebung zu erstellen, hat es dies bereits für Sie getan, Sie können diesen Schritt überspringen. 😎

///

/// tip | Tipp

Tun Sie dies **einmal**, unmittelbar nachdem Sie die virtuelle Umgebung erstellt haben.

Aus diesem Grund werden diese üblicherweise in Umgebungsvariablen bereitgestellt, die von der Anwendung gelesen werden.

/// tip | Tipp

Um Umgebungsvariablen zu verstehen, können Sie [Umgebungsvariablen](../environment-variables.md){.internal-link target=_blank} lesen.

///

## Typen und Validierung { #types-and-validation }