En este escenario, cada uno de los limpiadores (incluido tú) sería un procesador, haciendo su parte del trabajo.

Existen varias formas de hacerlo dependiendo de tu caso de uso específico y las herramientas que uses.

Puedes **desplegar un servidor** tú mismo usando un conjunto de herramientas, puedes usar **servicios en la nube** que haga parte del trabajo por ti, o usar otras posibles opciones.

Lo importante es que usando los tipos de Python estándar en un único lugar (en vez de añadir más clases, decorator, etc.) **FastAPI** hará mucho del trabajo por ti.

/// info | Información

Este Processo de Gerenciador provavelmente seria o que escutaria na **porta** no IP. E ele transmitiria toda a comunicação para os processos de trabalho.

Esses processos de trabalho seriam aqueles que executariam seu aplicativo, eles executariam os cálculos principais para receber uma **solicitação** e retornar uma **resposta**, e carregariam qualquer coisa que você colocasse em variáveis ​​na RAM.

# (5)
COPY ./app /code/app

# (6)
CMD ["uvicorn", "app.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "80"]
```

1. Inicie a partir da imagem base oficial do Python.

2. Defina o diretório de trabalho atual para `/code`.

    Esse é o diretório onde colocaremos o arquivo `requirements.txt` e o diretório `app`.

3. Copie o arquivo com os requisitos para o diretório `/code`.

Nesse cenário, cada um dos faxineiros (incluindo você) poderia ser um processador, fazendo a sua parte do trabalho.

E a maior parte do tempo de execução é tomada por trabalho (ao invés de ficar esperando), e o trabalho em um computador é feito pela <abbr title="Unidade de Processamento Central">CPU</abbr>, que podem gerar problemas que são chamados de "limite de CPU".

---

```

</div>

////

A única opção nova aqui é `--workers` informando ao Uvicorn para iniciar 4 processos de trabalho.

Você também pode ver que ele mostra o **PID** de cada processo, `27365` para o processo pai (este é o **gerenciador de processos**) e um para cada processo de trabalho: `27368`, `27369`, `27370` e `27367`.

## Conceitos de Implantação

Você pode ler mais sobre isso no **Guia Avançado do Usuário**.

## Detalhes

O primeiro `"/static"` refere-se à subrota em que este "subaplicativo" será "montado". Portanto, qualquer caminho que comece com `"/static"` será tratado por ele.

O `directory="static"` refere-se ao nome do diretório que contém seus arquivos estáticos.

O `name="static"` dá a ela um nome que pode ser usado internamente pelo FastAPI.

    * Con <a href="https://github.com/ciscorn/starlette-graphene3" class="external-link" target="_blank">starlette-graphene3</a>

## GraphQL con Strawberry

Si necesitas o quieres trabajar con **GraphQL**, <a href="https://strawberry.rocks/" class="external-link" target="_blank">**Strawberry**</a> es la library **recomendada** por el diseño más cercano a **FastAPI**, el cual es completamente basado en **anotaciones de tipo**.

* `frozenset`:
    * Em requisições e respostas, será tratado da mesma forma que um `set`:
        * Nas requisições, uma lista será lida, eliminando duplicadas e convertendo-a em um `set`.
        * Nas respostas, o `set` será convertido para uma `list`.