Seria aproximadamente equivalente a digitar:

<div class="termy">

```console
$ /opt/custompython/bin/python
```

</div>

////

//// tab | Windows

O sistema **encontrará** o programa `python` em `C:\opt\custompython\bin\python` e o executará.

Seria aproximadamente equivalente a digitar:

<div class="termy">

* 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. 🤓

    O SQLModel saberá que algo declarado como `str` será uma coluna SQL do tipo `TEXT` (ou `VARCHAR`, dependendo do banco de dados).

### Criar um Engine
Um `engine` SQLModel (por baixo dos panos, ele é na verdade um `engine` do SQLAlchemy) é o que **mantém as conexões** com o banco de dados.

Você teria **um único objeto `engine`** para todo o seu código se conectar ao mesmo banco de dados.

Neste exemplo, há um **Processo Gerenciador** que inicia e controla dois **Processos de Trabalhadores**.

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

principal** transmitisse comunicação (solicitações) para possivelmente **múltiplos contêineres** executando seu aplicativo.

Cada um desses contêineres executando seu aplicativo normalmente teria **apenas um processo** (ex.: um processo Uvicorn executando seu aplicativo FastAPI). Todos seriam **contêineres idênticos**, executando a mesma coisa, mas cada um com seu próprio processo, memória, etc. Dessa forma, você aproveitaria a **paralelização** em **núcleos diferentes** da CPU, ou até mesmo...

"hubiese", "hubieses", "hubiésemos", "hubieseis", "hubiesen", "habiendo", "habido", "habida", "habidos", "habidas", "soy", "eres", "es", "somos", "sois", "son", "sea", "seas", "seamos", "seáis", "sean", "seré", "serás", "será", "seremos", "seréis", "serán", "sería", "serías", "seríamos", "seríais", "serían", "era", "eras", "éramos", "erais", "eran", "fui", "fuiste", "fue", "fuimos", "fuisteis", "fueron", "fuera", "fueras", "fuéramos", "fuerais", "fueran", "fuese", "fueses", "fuésemos", "fueseis", "fuesen",...

"hubiese", "hubieses", "hubiésemos", "hubieseis", "hubiesen", "habiendo", "habido", "habida", "habidos", "habidas", "soy", "eres", "es", "somos", "sois", "son", "sea", "seas", "seamos", "seáis", "sean", "seré", "serás", "será", "seremos", "seréis", "serán", "sería", "serías", "seríamos", "seríais", "serían", "era", "eras", "éramos", "erais", "eran", "fui", "fuiste", "fue", "fuimos", "fuisteis", "fueron", "fuera", "fueras", "fuéramos", "fuerais", "fueran", "fuese", "fueses", "fuésemos", "fueseis", "fuesen",...

hubiesen
habiendo
habido
habida
habidos
habidas
soy
eres
es
somos
sois
son
sea
seas
seamos
seáis
sean
seré
serás
será
seremos
seréis
serán
sería
serías
seríamos
seríais
serían
era
eras
éramos
erais
eran
fui
fuiste
fue
fuimos
fuisteis
fueron
fuera
fueras
fuéramos
fuerais
fueran
fuese

un
une
vos
votre
vous
c
d
j
l
à
m
n
s
t
y
été
étée
étées
étés
étant
suis
es
est
sommes
êtes
sont
serai
seras
sera
serons
serez
seront
serais
serait
serions
seriez
seraient
étais
était
étions
étiez
étaient
fus
fut
fûmes
fûtes
furent
sois
soit
soyons
soyez
soient
fusse
fusses
fût

También puedes declarar un response usando un `dict` arbitrario plano, declarando solo el tipo de las claves y valores, sin usar un modelo Pydantic.

Esto es útil si no conoces los nombres de los campos/atributos válidos (que serían necesarios para un modelo Pydantic) de antemano.

En este caso, puedes usar `typing.Dict` (o solo `dict` en Python 3.9 y posteriores):

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial005_py39.py hl[6] *}