### Múltiples Procesos - Workers { #multiple-processes-workers }

Si tienes más clientes de los que un solo proceso puede manejar (por ejemplo, si la máquina virtual no es muy grande) y tienes **múltiples núcleos** en la CPU del servidor, entonces podrías tener **múltiples procesos** ejecutando la misma aplicación al mismo tiempo, y distribuir todas las requests entre ellos.

Isso é especialmente útil para uma **base de código grande** onde **as mesmas dependências** são utilizadas repetidamente em **muitas *operações de rota***.

## `Async` ou não, eis a questão { #to-async-or-not-to-async }

### Multiples processus - Workers { #multiple-processes-workers }

Si vous avez plus de clients que ce qu'un seul processus peut gérer (par exemple si la machine virtuelle n'est pas très grande) et que vous avez **plusieurs cœurs** dans le CPU du serveur, alors vous pouvez avoir **plusieurs processus** exécutant la même application simultanément, et distribuer toutes les requêtes entre eux.

Cela sera particulièrement utile lorsque vous l’utiliserez dans une **grande base de code** où vous utilisez **les mêmes dépendances** encore et encore dans **de nombreux chemins d’accès**.

## Utiliser `async` ou non { #to-async-or-not-to-async }

`OAuth2PasswordRequestForm` est une dépendance de classe qui déclare un corps de formulaire avec :

* Le `username`.
* Le `password`.
* Un champ optionnel `scope` sous forme d'une grande chaîne, composée de chaînes séparées par des espaces.
* Un `grant_type` optionnel.

/// tip | Astuce

`OAuth2PasswordRequestForm` é uma dependência de classe que declara um corpo de formulário com:

* O `username`.
* A `password`.
* Um campo `scope` opcional como uma string grande, composta de strings separadas por espaços.
* Um `grant_type` opcional.

/// tip | Dica

El objeto de response también tendrá autocompletado:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image05.png">

## App de FastAPI con tags { #fastapi-app-with-tags }

En muchos casos tu app de FastAPI será más grande, y probablemente usarás tags para separar diferentes grupos de *path operations*.

Por ejemplo, podrías tener una sección para **items** y otra sección para **users**, y podrían estar separadas por tags:

# Archivo de prueba de LLM { #llm-test-file }

Este documento prueba si el <abbr title="Large Language Model - Modelo de lenguaje grande">LLM</abbr>, que traduce la documentación, entiende el `general_prompt` en `scripts/translate.py` y el prompt específico del idioma en `docs/{language code}/llm-prompt.md`. El prompt específico del idioma se agrega al final de `general_prompt`.

Mle,EAAIikB,GAC7C,IAAIC,EAAQ3lB,EAGZ,GAAsB,iBAAVylB,EAAqB,CAShC,IAAMzlB,IANmB,iBAAbuB,IAGXoe,EAAOA,GAAQpe,EACfA,OAAW+C,GAEEmhB,EACbD,GAAI1jB,EAAM9B,EAAMuB,EAAUoe,EAAM8F,EAAOzlB,GAAQ0lB,GAEhD,OAAO5jB,EAsBR,GAnBa,MAAR6d,GAAsB,MAANle,GAGpBA,EAAKF,EACLoe,EAAOpe,OAAW+C,GACD,MAAN7C,IACc,iBAAbF,GAGXE,EAAKke,EACLA,OAAOrb,IAIP7C,EAAKke,EACLA,EAAOpe,EACPA,OAAW+C,KAGD,IAAP7C,EACJA,EAAK8jB,QACC,IAAM9jB,EACZ,OAAOK,EAeR,OAZa,IAAR4jB,IACJC,EAASlkB,GACTA,EAAK,SAAUmkB,GAId,OADAtkB,KAASukB,IAAKD,GACPD,EAAO3mB,MAA...

## Outils précédents { #previous-tools }

### [Django](https://www.djangoproject.com/) { #django }

C'est le framework Python le plus populaire et il bénéficie d'une grande confiance. Il est utilisé pour construire
des systèmes tel qu'Instagram.

Il est relativement fortement couplé aux bases de données relationnelles (comme MySQL ou PostgreSQL), de sorte qu'il