*/
  Set<E> outEdges(N node);

  /**
   * Returns the count of {@code node}'s {@link #incidentEdges(Object) incident edges}, counting
   * self-loops twice (equivalently, the number of times an edge touches {@code node}).
   *
   * <p>For directed networks, this is equal to {@code inDegree(node) + outDegree(node)}.
   *
   * <p>For undirected networks, this is equal to {@code incidentEdges(node).size()} + (number of

Inversement, dans la plupart des cas vous pourrez juste envoyer l'objet récupéré de la base de données **directement au client**

Avec **FastAPI** vous aurez toutes les fonctionnalités de **Pydantic**  (comme FastAPI est basé sur Pydantic pour toutes les manipulations de données):

* **Pas de prise de tête**:
    * Pas de nouveau langage de définition de schéma à apprendre.

J'ai évité la création d'un nouveau framework pendant plusieurs années. J'ai d'abord essayé de combler toutes les
fonctionnalités couvertes par **FastAPI** en utilisant de nombreux frameworks, plug-ins et outils différents.

Mais à un moment donné il n'y avait pas d'autre option que de créer quelque chose qui offrait toutes ces
fonctionnalités, en reprenant et en combinant de la meilleure façon possible les meilleures idées des outils

Donc, pendant ce temps, l'ordinateur pourra effectuer d'autres tâches, pendant que "fichier-lent" 📝 se termine.

Ensuite l'ordinateur / le programme 🤖 reviendra à chaque fois qu'il en a la chance que ce soit parce qu'il attend à nouveau, ou car il 🤖 a fini tout le travail qu'il avait à faire. Il 🤖 regardera donc si les tâches qu'il attend ont terminé d'être effectuées.

labels.url=URL
labels.userFavorite=Journal des favoris
labels.userInfo=Informations utilisateur
labels.webApiJson=Réponse JSON
labels.webConfigName=Nom de la configuration d'exploration Web
labels.allLanguages=Toutes les langues
labels.dictId=ID du dictionnaire
labels.docId=ID du document
labels.endTime=Heure de fin
labels.hq=hq
labels.inputs=Entrées
labels.jobLogging=Journalisation
labels.jobName=Nom
labels.jobStatus=Statut

# For Cygwin, ensure paths are in UNIX format before anything is touched
if $cygwin ; then
  [ -n "$M2_HOME" ] &&
    M2_HOME=`cygpath --unix "$M2_HOME"`
  [ -n "$JAVA_HOME" ] &&
    JAVA_HOME=`cygpath --unix "$JAVA_HOME"`
  [ -n "$CLASSPATH" ] &&
    CLASSPATH=`cygpath --path --unix "$CLASSPATH"`
fi

# For Mingw, ensure paths are in UNIX format before anything is touched
if $mingw ; then
  [ -n "$M2_HOME" ] &&

  fi
fi

# For Cygwin, ensure paths are in UNIX format before anything is touched
if $cygwin; then
  [ -n "$JAVA_HOME" ] \
    && JAVA_HOME=$(cygpath --unix "$JAVA_HOME")
  [ -n "$CLASSPATH" ] \
    && CLASSPATH=$(cygpath --path --unix "$CLASSPATH")
fi

# For Mingw, ensure paths are in UNIX format before anything is touched
if $mingw; then
  [ -n "$JAVA_HOME" ] && [ -d "$JAVA_HOME" ] \
    && JAVA_HOME="$(

	docker exec resiliency-minio1-1 /bin/sh -c "mv /data5/.minio.sys /data5/.minio.bkp && touch /data5/.minio.sys"
	docker exec resiliency-minio2-1 /bin/sh -c "mv /data1/.minio.sys /data1/.minio.bkp && touch /data1/.minio.sys"
	docker exec resiliency-minio2-1 /bin/sh -c "mv /data5/.minio.sys /data5/.minio.bkp && touch /data5/.minio.sys"

{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001.py hl[1] *}

`FastAPI` est une classe Python qui fournit toutes les fonctionnalités nécessaires au lancement de votre API.

/// note | Détails techniques

`FastAPI` est une classe héritant directement de `Starlette`.

Vous pouvez donc aussi utiliser toutes les fonctionnalités de <a href="https://www.starlette.io/" class="external-link" target="_blank">Starlette</a> depuis `FastAPI`.

  native_path() { cygpath --path --windows "$1"; }
  ;;
esac

# set JAVACMD and JAVACCMD
set_java_home() {
  # For Cygwin and MinGW, ensure paths are in Unix format before anything is touched
  if [ -n "${JAVA_HOME-}" ]; then
    if [ -x "$JAVA_HOME/jre/sh/java" ]; then
      # IBM's JDK on AIX uses strange locations for the executables
      JAVACMD="$JAVA_HOME/jre/sh/java"