diff --git a/docs/es/docs/async.md b/docs/es/docs/async.md index 90fd7b3d8..83dd532ee 100644 --- a/docs/es/docs/async.md +++ b/docs/es/docs/async.md @@ -104,24 +104,40 @@ Para entender las diferencias, imagina la siguiente historia sobre hamburguesas: Vas con la persona que te gusta 😍 a pedir comida rápida 🍔, haces cola mientras el cajero 💁 recoge los pedidos de las personas de delante tuyo. +illustration + Llega tu turno, haces tu pedido de 2 hamburguesas impresionantes para esa persona 😍 y para ti. -Pagas 💸. +illustration El cajero 💁 le dice algo al chico de la cocina 👨‍🍳 para que sepa que tiene que preparar tus hamburguesas 🍔 (a pesar de que actualmente está preparando las de los clientes anteriores). +illustration + +Pagas 💸. El cajero 💁 te da el número de tu turno. +illustration + Mientras esperas, vas con esa persona 😍 y eliges una mesa, se sientan y hablan durante un rato largo (ya que las hamburguesas son muy impresionantes y necesitan un rato para prepararse ✨🍔✨). Mientras te sientas en la mesa con esa persona 😍, esperando las hamburguesas 🍔, puedes disfrutar ese tiempo admirando lo increíble, inteligente, y bien que se ve ✨😍✨. +illustration + Mientras esperas y hablas con esa persona 😍, de vez en cuando, verificas el número del mostrador para ver si ya es tu turno. Al final, en algún momento, llega tu turno. Vas al mostrador, coges tus hamburguesas 🍔 y vuelves a la mesa. +illustration + Tú y esa persona 😍 se comen las hamburguesas 🍔 y la pasan genial ✨. +illustration + +!!! info + Las ilustraciones fueron creados por Ketrina Thompson. 🎨 + --- Imagina que eres el sistema / programa 🤖 en esa historia. @@ -150,26 +166,41 @@ Haces la cola mientras varios cajeros (digamos 8) que a la vez son cocineros Todos los que están antes de ti están esperando 🕙 que sus hamburguesas 🍔 estén listas antes de dejar el mostrador porque cada uno de los 8 cajeros prepara la hamburguesa de inmediato antes de recibir el siguiente pedido. +illustration + Entonces finalmente es tu turno, haces tu pedido de 2 hamburguesas 🍔 impresionantes para esa persona 😍 y para ti. Pagas 💸. +illustration + El cajero va a la cocina 👨‍🍳. Esperas, de pie frente al mostrador 🕙, para que nadie más recoja tus hamburguesas 🍔, ya que no hay números para los turnos. +illustration + Como tu y esa persona 😍 están ocupados en impedir que alguien se ponga delante y recoja tus hamburguesas apenas llegan 🕙, tampoco puedes prestarle atención a esa persona 😞. Este es un trabajo "síncrono", estás "sincronizado" con el cajero / cocinero 👨‍🍳. Tienes que esperar y estar allí en el momento exacto en que el cajero / cocinero 👨‍🍳 termina las hamburguesas 🍔 y te las da, o de lo contrario, alguien más podría cogerlas. +illustration + Luego, el cajero / cocinero 👨‍🍳 finalmente regresa con tus hamburguesas 🍔, después de mucho tiempo esperando 🕙 frente al mostrador. +illustration + Cojes tus hamburguesas 🍔 y vas a la mesa con esa persona 😍. Sólo las comes y listo 🍔 ⏹. +illustration + No has hablado ni coqueteado mucho, ya que has pasado la mayor parte del tiempo esperando 🕙 frente al mostrador 😞. +!!! info + Las ilustraciones fueron creados por Ketrina Thompson. 🎨 + --- En este escenario de las hamburguesas paralelas, tú eres un sistema / programa 🤖 con dos procesadores (tú y la persona que te gusta 😍), ambos esperando 🕙 y dedicando su atención ⏯ a estar "esperando en el mostrador" 🕙 durante mucho tiempo. @@ -240,7 +271,7 @@ Pero en este caso, si pudieras traer a los 8 ex cajeros / cocineros / ahora limp En este escenario, cada uno de los limpiadores (incluido tú) sería un procesador, haciendo su parte del trabajo. -Y como la mayor parte del tiempo de ejecución lo coge el trabajo real (en lugar de esperar), y el trabajo en un sistema lo realiza una CPU , a estos problemas se les llama "CPU bond". +Y como la mayor parte del tiempo de ejecución lo coge el trabajo real (en lugar de esperar), y el trabajo en un sistema lo realiza una CPU , a estos problemas se les llama "CPU bound". --- @@ -257,7 +288,7 @@ Por ejemplo: Con **FastAPI** puedes aprovechar la concurrencia que es muy común para el desarrollo web (atractivo principal de NodeJS). -Pero también puedes aprovechar los beneficios del paralelismo y el multiprocesamiento (tener múltiples procesos ejecutándose en paralelo) para cargas de trabajo **CPU bond** como las de los sistemas de Machine Learning. +Pero también puedes aprovechar los beneficios del paralelismo y el multiprocesamiento (tener múltiples procesos ejecutándose en paralelo) para cargas de trabajo **CPU bound** como las de los sistemas de Machine Learning. Eso, más el simple hecho de que Python es el lenguaje principal para **Data Science**, Machine Learning y especialmente Deep Learning, hacen de FastAPI una muy buena combinación para las API y aplicaciones web de Data Science / Machine Learning (entre muchas otras).