import com.google.common.base.Preconditions;
import java.util.Random;
import org.jspecify.annotations.NullUnmarked;

/**
 * Tests the speed of iteration of different iteration methods for collections.
 *
 * @author David Richter
 */
@NullUnmarked
public class MultisetIteratorBenchmark {
  @Param({"0", "1", "16", "256", "4096", "65536"})
  int size;

  LinkedHashMultiset<Object> linkedHashMultiset;
  HashMultiset<Object> hashMultiset;

import java.util.ArrayList;
import java.util.LinkedList;
import org.jspecify.annotations.NullUnmarked;

/**
 * Tests the speed of iteration of different iteration methods for collections.
 *
 * @author David Richter
 */
@NullUnmarked
public class IteratorBenchmark {
  @Param({"0", "1", "16", "256", "4096", "65536"})
  int size;

  // use concrete classes to remove any possible polymorphic overhead?
  Object[] array;

<div class="termy">

```console
$ python myapp.py
```

</div>

mais qui n'est pas appelé lorsqu'un autre fichier l'importe, comme dans :

```Python
from myapp import app
```

#### Pour davantage de détails

Imaginons que votre fichier s'appelle `myapp.py`.

Si vous l'exécutez avec :

[serveur web](https://fess.codelibs.org/15.3/admin/webconfig-guide.html), un [système de fichiers](https://fess.codelibs.org/15.3/admin/fileconfig-guide.html), ou un [Data Store](https://fess.codelibs.org/15.3/admin/dataconfig-guide.html) (comme un fichier CSV ou une base de données). De nombreux formats de fichiers sont pris en charge, y compris (mais sans s'y limiter) : Microsoft Office, PDF, et zip.

*[Fess Site Search](https://github.com/codelibs/fess-site-search)* est une alternative gratuite...

* Traiter des données :
    * Par exemple, si vous recevez un fichier qui doit passer par un traitement lent, vous pouvez retourner une réponse «Accepted» (HTTP 202) puis faire le traitement en arrière-plan.


## Utiliser `BackgroundTasks`

    client = TestClient(mod.app)
    return client


def test_post_user(client: TestClient):
    response = client.post(
        "/user/",
        json={
            "username": "foo",
            "password": "fighter",
            "email": "******@****.***",
            "full_name": "Grave Dohl",
        },
    )
    assert response.status_code == 200, response.text
    assert response.json() == {
        "username": "foo",

    client = TestClient(mod.app)
    return client


def test_post_user(client: TestClient):
    response = client.post(
        "/user/",
        json={
            "username": "foo",
            "password": "fighter",
            "email": "******@****.***",
            "full_name": "Grave Dohl",
        },
    )
    assert response.status_code == 200, response.text
    assert response.json() == {
        "username": "foo",

## Exécuter le code

Tous les blocs de code peuvent être copiés et utilisés directement (il s'agit en fait de fichiers Python testés).

Pour exécuter l'un de ces exemples, copiez le code dans un fichier `main.py`, et commencez `uvicorn` avec :

<div class="termy">

```console
$ uvicorn main:app --reload

<span style="color: green;">INFO</span>:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)

/// info | Info

Um hochgeladene Dateien und/oder Formulardaten zu empfangen, installieren Sie zuerst <a href="https://github.com/Kludex/python-multipart" class="external-link" target="_blank">`python-multipart`</a>.

Stellen Sie sicher, dass Sie eine [virtuelle Umgebung](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank} erstellen, diese aktivieren und es dann installieren, z. B.:

```console
$ pip install python-multipart
```

///

///

## Über „Formularfelder“ { #about-form-fields }

HTML-Formulare (`<form></form>`) senden die Daten in einer „speziellen“ Kodierung zum Server, die sich von JSON unterscheidet.

**FastAPI** stellt sicher, dass diese Daten korrekt ausgelesen werden, statt JSON zu erwarten.

/// note | Technische Details