Outro grande recurso necessário pelas APIs é a <abbr title="ler e converter para dados Python">análise</abbr> de dados vindos de requisições.

Webargs é uma ferramente feita para fornecer o que está no topo de vários frameworks, inclusive Flask.

Ele utiliza Marshmallow por baixo para validação de dados. E ele foi criado pelos mesmos desenvolvedores.

* **Bilgisayar görüsü**: bir görüntü milyonlarca pikselden oluşur, her pikselin 3 değeri / rengi vardır, bu pikseller üzerinde aynı anda bir şeyler hesaplamayı gerektiren işleme.
* **Makine Öğrenimi**: Çok sayıda "matris" ve "vektör" çarpımı gerektirir. Sayıları olan ve hepsini aynı anda çarpan büyük bir elektronik tablo düşünün.

## Outils précédents

### <a href="https://www.djangoproject.com/" class="external-link" target="_blank">Django</a>

C'est le framework Python le plus populaire et il bénéficie d'une grande confiance. Il est utilisé pour construire
des systèmes tel qu'Instagram.

Il est relativement fortement couplé aux bases de données relationnelles (comme MySQL ou PostgreSQL), de sorte qu'il

* **Machine Learning**: Normalmente exige muita multiplicação de matrizes e vetores. Pense numa grande folha de papel com números e multiplicando todos eles juntos e ao mesmo tempo.

			return &testResponse{
				OrgNum:    req.Num,
				OrgString: req.String,
				Embedded:  *req,
			}, nil
		}))
		errFatal(err)
	}
	const payloadSize = 512
	rng := rand.New(rand.NewSource(time.Now().UnixNano()))
	payload := make([]byte, payloadSize)
	_, err = rng.Read(payload)
	errFatal(err)

	// Wait for all to connect
	// Parallel writes per server.
	b.Run("bytes", func(b *testing.B) {

	var wg sync.WaitGroup
	disks := er.getDisks()
	infos := make([]DiskInfo, len(disks))
	r := rand.New(rand.NewSource(time.Now().UnixNano()))
	for _, i := range r.Perm(len(disks)) {
		i := i
		wg.Add(1)
		go func() {
			defer wg.Done()

			disk := disks[i]
			if disk == nil {

// Indicator if logging is enabled.
var dsyncLog bool

// Retry unit interval
var lockRetryMinInterval time.Duration

var lockRetryBackOff func(*rand.Rand, uint) time.Duration

func init() {
	// Check for MINIO_DSYNC_TRACE env variable, if set logging will be enabled for failed REST operations.
	dsyncLog = env.Get("_MINIO_DSYNC_TRACE", "0") == "1"

	lockRetryMinInterval = 250 * time.Millisecond

// along with this program.  If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.

package cmd

import (
	"context"
	"encoding/gob"
	"errors"
	"fmt"
	"io"
	"math/rand"
	"net/http"
	"net/url"
	"sync"
	"sync/atomic"
	"time"

	"github.com/dustin/go-humanize"
	"github.com/minio/madmin-go/v3"
	"github.com/minio/minio-go/v7"
	xhttp "github.com/minio/minio/internal/http"

}

// computes the exponential backoff duration according to
// https://www.awsarchitectureblog.com/2015/03/backoff.html
func exponentialBackoffWait(r *rand.Rand, unit, cap time.Duration) func(uint) time.Duration {
	if unit > time.Hour {
		// Protect against integer overflow
		panic("unit cannot exceed one hour")
	}
	return func(attempt uint) time.Duration {

    Uvicorn ve Starlette'e ilham kaynağı olduğu oldukça açık, şu anda ikisi de açık karşılaştırmalarda Sanicten daha hızlı gözüküyor.

!!! check "**FastAPI**'a nasıl ilham oldu?"
    Uçuk performans sağlayacak bir yol bulmalı.

    Tam da bu yüzden **FastAPI** Starlette'e dayanıyor, çünkü Starlette şu anda kullanılabilir en hızlı framework. (üçüncü parti karşılaştırmalı testlerine göre)