Você pode ter qualquer combinação de dependências que você quiser.

O **FastAPI** se encarrega de executá-las na ordem certa.

/// note | Detalhes Técnicos

Tudo isso funciona graças aos [gerenciadores de contexto](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html) do Python.

O **FastAPI** utiliza eles internamente para alcançar isso.

///

/// tip | Dica

A coisa importante e "mágica" aqui é que `get_current_user` terá diferentes listas de `scopes` para validar para cada *operação de rota*.

Tudo depende dos `scopes` declarados em cada *operação de rota* e cada dependência da árvore de dependências para aquela *operação de rota* específica.

///

No GitHub, o template vai orientar você a escrever a pergunta certa para que você consiga obter uma boa resposta com mais facilidade, ou até resolver o problema sozinho antes de perguntar. E no GitHub eu consigo garantir que sempre vou responder tudo, mesmo que leve algum tempo. Eu pessoalmente não consigo fazer isso com os sistemas de chat. 😅

Depois atribuímos esses dois valores da tupla às variáveis `id` e `name`.

Assim, se o usuário não fornecer um ID de item, ele ainda receberá uma sugestão aleatória.

...fazemos tudo isso em uma única linha simples. 🤯 Você não ama Python? 🐍

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py ln[22:30] hl[29] *}

## Recapitulando { #recap }

Si hubiéramos declarado `-> HeroPublic`, tu editor y linter se quejarían (con razón) de que estás devolviendo un `Hero` en lugar de un `HeroPublic`.

Al declararlo en `response_model` le estamos diciendo a **FastAPI** que haga lo suyo, sin interferir con las anotaciones de tipo y la ayuda de tu editor y otras herramientas.

///

### Leer Heroes con `HeroPublic` { #read-heroes-with-heropublic }

### Memória por Processo { #memory-per-process }

Agora, quando o programa carrega coisas na memória, por exemplo, um modelo de aprendizado de máquina em uma variável, ou o conteúdo de um arquivo grande em uma variável, tudo isso **consome um pouco da memória (RAM)** do servidor.

Así que esperas a que tu crush termine la historia (termine el trabajo ⏯ / tarea actual que se está procesando 🤓), sonríes amablemente y dices que vas por las hamburguesas ⏸.

Pero ahora que Uvicorn (y el comando `fastapi`) soportan el uso de `--workers`, no hay razón para utilizar una imagen base de Docker en lugar de construir la tuya propia (es prácticamente la misma cantidad de código 😅).

///

## Desplegar la Imagen del Contenedor { #deploy-the-container-image }

Um desses sistemas de gerenciamento de contêineres distribuídos como o Kubernetes normalmente tem alguma maneira integrada de lidar com a **replicação de contêineres** enquanto ainda oferece **balanceamento de carga** para as solicitações recebidas. Tudo no **nível do cluster**.

ons£zxA4¢x¯DŽ1ÅÒü ØÑüÁ./De|·` w·„Ó&Úøc²\{{^¸ ¯¦v^¯Ž#¾GÜ°~—_TÜŸ~KLãl²x{Žb©tùZyh {n¢X`e¨åá4V S, Ä*^ì» qay‘ øÔ¿Uc²xrA¢riîrkQ{òo¾ kukkòDK ^i¸HqòˆG¢YPqtìKjñTOª i~ uqrrIÊ Tª÷go +œ^Ø+FyppkRñZq cj ? WiPPIpÕˆ}ÖO¾BGÕî õÿ¯ˆol La‚¬}G\ZI¸tõ\u|ñÊíaxt:atD²CPù@A V]¥r² Ñ»>Lq]ò¦tuy^C^ï[ª}yåP°iÕ¢\GDyqñFenc$†ãúþ3{r8ôsE]c@锾GZì„LGo[ït¾ÖG@~ûAiDq]p¼~ïgAg\I Hq}vrglWÜmh¾@eÌô=U_òc aR KwÜP° ÖWKC\ï²#ñl[Xmª² qÎ EnV»¦lol†|»V}P{~uwjƦyzì:ÊbopUß|Quj¦¦ìõÊvyC:7eV3« ùÛüæˆ vãÏÅve„ spqnAtorc² 3rˆ½ }@mMûj[oGnvW¾¼q{Üb¢uª˜÷]X_}ß_®ªñNŠ„ªJÖy~eÕ€ZKp²1Sx...