También puedes ver que muestra el **PID** de cada proceso, `27365` para el proceso padre (este es el **gestor de procesos**) y uno para cada worker process: `27368`, `27369`, `27370`, y `27367`.

## Conceptos de Despliegue

Aquí viste cómo usar múltiples **workers** para **paralelizar** la ejecución de la aplicación, aprovechar los **múltiples núcleos** del CPU, y poder servir **más requests**.

Se você usar qualquer outra ferramenta para gerenciar suas instalações, como Poetry, Pipenv ou outras, todas elas têm uma maneira que você pode usar para definir as versões específicas dos seus pacotes.

## Versões disponíveis

Você pode ver as versões disponíveis (por exemplo, para verificar qual é a versão atual) em [Release Notes](../release-notes.md){.internal-link target=\_blank}.

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Ao construir APIs, você normalmente usa esses métodos HTTP para executar uma ação específica.

Normalmente você usa:

* `POST`: para criar dados.
* `GET`: para ler dados.
* `PUT`: para atualizar dados.
* `DELETE`: para deletar dados.

Portanto, no OpenAPI, cada um dos métodos HTTP é chamado de "operação".

Vamos chamá-los de "**operações**" também.

## O processo normal

O processo normal (padrão) é o seguinte:

Uma aplicação (instância) do `FastAPI` possui um método `.openapi()` que deve retornar o esquema OpenAPI.

Como parte da criação do objeto de aplicação, uma *operação de rota* para `/openapi.json` (ou para o que você definir como `openapi_url`) é registrada.

Ela apenas retorna uma resposta JSON com o resultado do método `.openapi()` da aplicação.

# Implantação

A implantação de uma aplicação **FastAPI** é relativamente simples.

Existem várias maneiras para fazer isso, dependendo do seu caso específico e das ferramentas que você utiliza.

No la clase en sí (que ya es un callable), sino una instance de esa clase.

Para hacer eso, declaramos un método `__call__`:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py39.py hl[12] *}

En este caso, este `__call__` es lo que **FastAPI** usará para comprobar parámetros adicionales y sub-dependencias, y es lo que llamará para pasar un valor al parámetro en tu *path operation function* más adelante.

## Parametrizar la instance

### Herramientas de Ejemplo para Reiniciar Automáticamente

En la mayoría de los casos, la misma herramienta que se utiliza para **ejecutar el programa al iniciar** también se utiliza para manejar reinicios automáticos.

En lugar de eso, al ser un sistema "asíncrono", una vez terminado, la tarea puede esperar un poco en la cola (algunos microsegundos) para que la computadora / programa termine lo que salió a hacer, y luego regrese para tomar los resultados y continuar trabajando con ellos.

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

A medida que avanza Python, las **versiones más recientes** vienen con soporte mejorado para estas anotaciones de tipos y en muchos casos ni siquiera necesitarás importar y usar el módulo `typing` para declarar las anotaciones de tipos.

Si puedes elegir una versión más reciente de Python para tu proyecto, podrás aprovechar esa simplicidad adicional.