Mas você também pode explorar os benefícios do paralelismo e multiprocessamento (tendo múltiplos processadores rodando em paralelo) para trabalhos **limitados por CPU** como aqueles em sistemas de Aprendizado de Máquina.

Isso, somado ao simples fato que Python é a principal linguagem para **Data Science**, Aprendizado de Máquina e especialmente Deep Learning, faz do FastAPI uma ótima escolha para APIs web e aplicações com Data Science / Aprendizado de Máquina (entre muitas outras).

//// tab | Тест

`pip install "foo[bar]"`

Примеры строковых литералов во фрагментах кода: `"this"`, `'that'`.

Сложный пример строковых литералов во фрагментах кода: `f"I like {'oranges' if orange else "apples"}"`

Хардкор: `Yesterday, my friend wrote: "If you spell incorrectly correctly, you have spelled it incorrectly". To which I answered: "Correct, but 'incorrectly' is incorrectly not '"incorrectly"'"`

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//// tab | Test

`pip install "foo[bar]"`

Beispiele für Stringliterale in Codeschnipseln: `"this"`, `'that'`.

Ein schwieriges Beispiel für Stringliterale in Codeschnipseln: `f"I like {'oranges' if orange else "apples"}"`

Hardcore: `Yesterday, my friend wrote: "If you spell incorrectly correctly, you have spelled it incorrectly". To which I answered: "Correct, but 'incorrectly' is incorrectly not '"incorrectly"'"`

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### "Plug-ins" ilimitados { #unlimited-plug-ins }

Ou, de outra forma, sem a necessidade deles, importe e use o código que precisar.

Qualquer integração é projetada para ser tão simples de usar (com dependências) que você pode criar um "plug-in" para suas aplicações com 2 linhas de código usando a mesma estrutura e sintaxe para as suas *operações de caminho*.

### Testado { #tested }

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py39.py hl[22] *}

/// tip | Dica

Tudo isso parece não ser natural. E pode não estar muito claro ou aparentar ser útil ainda.

Estes exemplos são intencionalmente simples, porém mostram como tudo funciona.

Nos capítulos sobre segurança, existem funções utilitárias que são implementadas desta maneira.

## Déclarer des types

Vous venez de voir là où les types sont généralement déclarés : dans les paramètres de fonctions.

C'est aussi ici que vous les utiliseriez avec **FastAPI**.

### Types simples

Vous pouvez déclarer tous les types  de Python, pas seulement `str`.

Comme par exemple :

* `int`
* `float`
* `bool`
* `bytes`

{*../../docs_src/python_types/tutorial005.py hl[1] *}

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py39.py hl[22] *}

/// tip | Consejo

Todo esto podría parecer complicado. Y puede que no esté muy claro cómo es útil aún.

Estos ejemplos son intencionalmente simples, pero muestran cómo funciona todo.

En los capítulos sobre seguridad, hay funciones utilitarias que se implementan de esta misma manera.

Mas ele fornece as ferramentas para simplificar o processo o máximo possível, sem comprometer a flexibilidade, robustez ou segurança.

E você pode usar e implementar protocolos padrão seguros, como o OAuth2, de uma maneira relativamente simples.

</div>

## Crie um ambiente virtual { #create-a-virtual-environment }

Ao começar a trabalhar em um projeto Python **pela primeira vez**, crie um ambiente virtual **<abbr title="existem outras opções, esta é uma diretriz simples">dentro do seu projeto</abbr>**.

/// tip | Dica

Você só precisa fazer isso **uma vez por projeto**, não toda vez que trabalhar.

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//// tab | `venv`

//// tab | Test

`pip install "foo[bar]"`

Examples for string literals in code snippets: `"this"`, `'that'`.

A difficult example for string literals in code snippets: `f"I like {'oranges' if orange else "apples"}"`

Hardcore: `Yesterday, my friend wrote: "If you spell incorrectly correctly, you have spelled it incorrectly". To which I answered: "Correct, but 'incorrectly' is incorrectly not '"incorrectly"'"`

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