// Count goroutines with a large allgs list
	b.Run("large-nil", run(func() bool {
		GoroutineProfile(nil)
		return true
	}))

	n = NumGoroutine()
	p = make([]StackRecord, 2*n+2*GOMAXPROCS(0))
	b.Run("large", run(func() bool {
		_, ok := GoroutineProfile(p)
		return ok
	}))

	close(ch)
	done.Wait()

	// Count goroutines with a large (but unused) allgs list
	b.Run("sparse-nil", run(func() bool {

	def invoke(self, _arg, _from_tty):
		# args = gdb.string_to_argv(arg)
		vp = gdb.lookup_type('void').pointer()
		for ptr in SliceValue(gdb.parse_and_eval("'runtime.allgs'")):
			if ptr['atomicstatus']['value'] == G_DEAD:
				continue
			s = ' '
			if ptr['m']:
				s = '*'
			pc = ptr['sched']['pc'].cast(vp)
			pc = pc_to_int(pc)
			blk = gdb.block_for_pc(pc)

// so that it does not require write barriers at all.
//
// Goroutine structs are published in the allg list and never freed.
// That will keep the goroutine structs from being collected.
// There is never a time that Gobuf.g's contain the only references
// to a goroutine: the publishing of the goroutine in allg comes first.
// Goroutine pointers are also kept in non-GC-visible places like TLS,

### Kompakt

Es gibt für alles sensible **Defaultwerte**, mit optionaler Konfiguration überall. Alle Parameter können feinjustiert werden, damit sie tun, was Sie benötigen, und die API definieren, die Sie brauchen.

Aber standardmäßig **„funktioniert einfach alles“**.

### Validierung

* Validierung für die meisten (oder alle?) Python-**Datentypen**, hierzu gehören:

# Größere Anwendungen – mehrere Dateien

Wenn Sie eine Anwendung oder eine Web-API erstellen, ist es selten der Fall, dass Sie alles in einer einzigen Datei unterbringen können.

**FastAPI** bietet ein praktisches Werkzeug zur Strukturierung Ihrer Anwendung bei gleichzeitiger Wahrung der Flexibilität.

!!! info
     Wenn Sie von Flask kommen, wäre dies das Äquivalent zu Flasks Blueprints.

## Eine Beispiel-Dateistruktur

## Dokumentation

Stellen Sie zunächst sicher, dass Sie Ihre Umgebung wie oben beschrieben einrichten, was alles Benötigte installiert.

### Dokumentation live

Während der lokalen Entwicklung gibt es ein Skript, das die Site erstellt, auf Änderungen prüft und direkt neu lädt (Live Reload):

<div class="termy">

			},
			expectErr: "authentication-config file and oidc-* flags are mutually exclusive",
		},
		{
			name: "authentication-config file, --oidc-signature-algs is set",
			args: []string{
				"--authentication-config=configfile",
				"--oidc-signing-algs=RS512",
			},
			expectErr: "authentication-config file and oidc-* flags are mutually exclusive",
		},
		{

Sie würden dies wahrscheinlich nur einmal tun, beim ersten Mal, wenn Sie alles einrichten.

!!! tip "Tipp"
    Dieser Domainnamen-Aspekt liegt weit vor HTTPS, aber da alles von der Domain und der IP-Adresse abhängt, lohnt es sich, das hier zu erwähnen.

### DNS

Konzentrieren wir uns nun auf alle tatsächlichen HTTPS-Aspekte.

In Python 3.9 wäre das:

```Python
my_list: list[str]
```

Und in Python-Versionen vor 3.9:

```Python
from typing import List

my_list: List[str]
```

Das ist alles Standard-Python-Syntax für Typdeklarationen.

Verwenden Sie dieselbe Standardsyntax für Modellattribute mit inneren Typen.

In unserem Beispiel können wir also bewirken, dass `tags` spezifisch eine „Liste von Strings“ ist:

Und sie hat die gleiche Form und Struktur wie alle Ihre *Pfadoperation-Funktionen*.

Sie können sie sich als *Pfadoperation-Funktion* ohne den „Dekorator“ (ohne `@app.get("/some-path")`) vorstellen.

Und sie kann alles zurückgeben, was Sie möchten.

In diesem Fall erwartet diese Abhängigkeit:

* Einen optionalen Query-Parameter `q`, der ein `str` ist.
* Einen optionalen Query-Parameter `skip`, der ein `int` ist und standardmäßig `0` ist.