kann
kein
keine
keinem
keinen
keiner
keines
können
könnte
machen
man
manche
manchem
manchen
mancher
manches
mein
meine
meinem
meinen
meiner
meines
mit
muss
musste
nach
nicht
nichts
noch
nun
nur
ob
oder
ohne
sehr
sein
seine
seinem
seinen
seiner
seines
selbst
sich
sie
ihnen

*   Unified eager and `tf.function` execution:

    *   Eager mode can now execute each op as a `tf.function`, allowing for more
        consistent feature support in future releases.
    *   It is available for immediate use.
        *   See the `TF_RUN_EAGER_OP_AS_FUNCTION` environment variable in

# Benchmarks

Unabhängige TechEmpower-Benchmarks zeigen, **FastAPI**-Anwendungen, die unter Uvicorn ausgeführt werden, gehören zu <a href="https://www.techempower.com/benchmarks/#section=test&runid=7464e520-0dc2-473d-bd34-dbdfd7e85911&hw=ph&test=query&l=zijzen-7" class="external-link" target="_blank">den schnellsten existierenden Python-Frameworks</a>, nur Starlette und Uvicorn selbst (intern von FastAPI verwendet) sind schneller.

## Erstellung einer Middleware

Um eine Middleware zu erstellen, verwenden Sie den Dekorator `@app.middleware("http")` über einer Funktion.

Die Middleware-Funktion erhält:

* Den `request`.
* Eine Funktion `call_next`, die den `request` als Parameter erhält.
    * Diese Funktion gibt den `request` an die entsprechende *Pfadoperation* weiter.

* Nginx
    * Mit einer externen Komponente wie Certbot für Zertifikat-Erneuerungen
* HAProxy
    * Mit einer externen Komponente wie Certbot für Zertifikat-Erneuerungen
* Kubernetes mit einem Ingress Controller wie Nginx
    * Mit einer externen Komponente wie cert-manager für Zertifikat-Erneuerungen
* Es wird intern von einem Cloud-Anbieter als Teil seiner Dienste verwaltet (siehe unten 👇)

limitations under the License.
==============================================================================*/
#ifndef TENSORFLOW_C_EAGER_IMMEDIATE_EXECUTION_TENSOR_HANDLE_H_
#define TENSORFLOW_C_EAGER_IMMEDIATE_EXECUTION_TENSOR_HANDLE_H_

#include "tensorflow/c/eager/abstract_tensor_handle.h"
#include "tensorflow/c/tensor_interface.h"
#include "tensorflow/core/framework/types.pb.h"
#include "tensorflow/core/platform/status.h"

    * **Intuitiv**: Hervorragende Editor-Unterstützung. <abbr title="Auch bekannt als automatische Vervollständigung, IntelliSense">Codevervollständigung</abbr> überall. Weniger Zeitaufwand für das Debuggen.
    * **Einfach**: Einfach zu bedienen und zu erlernen. Weniger Zeit für das Lesen von Dokumentationen.
    * **Kurz**: Codeverdoppelung minimieren. Mehrere Funktionalitäten aus jeder Parameterdeklaration.

    void put(R row, C column, V value, BinaryOperator<V> merger) {
      MutableCell<R, C, V> oldCell = table.get(row, column);
      if (oldCell == null) {
        MutableCell<R, C, V> cell = new MutableCell<>(row, column, value);
        insertionOrder.add(cell);
        table.put(row, column, cell);
      } else {
        oldCell.merge(value, merger);
      }
    }

Darum müssen wir es in diesem Fall im `response_model`-Parameter deklarieren.

... aber lesen Sie weiter, um zu sehen, wie man das anders lösen kann.

## Rückgabewert und Datenfilterung

Führen wir unser vorheriges Beispiel fort. Wir wollten **die Funktion mit einem Typ annotieren**, aber etwas zurückgeben, das **weniger Daten** enthält.

Wir möchten auch, dass FastAPI die Daten weiterhin, dem Responsemodell entsprechend, **filtert**.

                Model.Builder builder = Model.newBuilder(model);
                merger.mergeModelBase(builder, model, profile);

                if (profile.getBuild() != null) {
                    Build build = model.getBuild() != null ? model.getBuild() : Build.newInstance();
                    Build.Builder bbuilder = Build.newBuilder(build);
                    merger.mergeBuildBase(bbuilder, build, profile.getBuild());