}
		h.mutex.Unlock()
	case <-h.ctx.Done():
		h.mutex.Lock()
		h.endTime = UTCNow()
		h.currentStatus.Summary = healFinishedStatus
		h.mutex.Unlock()

		// drain traverse channel so the traversal
		// go-routine does not leak.
		go func() {
			// Eventually the traversal go-routine closes
			// the channel and returns, so this go-routine
			// itself will not leak.

	client := &http.Client{
		Transport: globalRemoteTargetTransport,
		Timeout:   10 * time.Second,
	}

	resp, err := client.Do(req)
	if err != nil {
		return err
	}
	if err == nil {
		// Drain the connection.
		xhttp.DrainBody(resp.Body)
	}
	if resp != nil {
		amzid := resp.Header.Get(xhttp.AmzRequestHostID)
		if _, ok := globalNodeNamesHex[amzid]; ok {
			return BucketRemoteIdenticalToSource{

# TODO(b/173549186): Move Google-internal TF code out of learning/brain
package_group(
    name = "internal",
    packages = [
        "//devtools/python/indexer/...",
        "//learning/brain/keras/...",
        "//learning/brain/mlir/...",
        "//learning/brain/tfrt/...",
        "//learning/lib/ami/simple_ml/...",
        "//learning/pathways/...",

* Redaktor dəstəyi ilə:
    * Avtomatik tamamlama.
    * Tip yoxlanması.
* Məlumatların Təsdiqlənməsi:
    * Məlumat etibarsız olduqda avtomatik olaraq aydın xətalar göstərir.
    * Hətta çox dərin JSON obyektlərində belə doğrulama aparır.
* Daxil olan məlumatları <abbr title="Çevrilmə: serialization, parsing, marshalling olaraq da bilinir">çevirmək</abbr> üçün aşağıdakı məlumat növlərindən istifadə edilir:
    * JSON.

/// tip | Tipp

Auch die Integration anderer Authentifizierungs-/Autorisierungsanbieter wie Google, Facebook, X (Twitter), GitHub, usw. ist möglich und relativ einfach.

Das komplexeste Problem besteht darin, einen Authentifizierungs-/Autorisierungsanbieter wie solche aufzubauen, aber **FastAPI** reicht Ihnen die Tools, das einfach zu erledigen, während Ihnen die schwere Arbeit abgenommen wird.

///

## **FastAPI** Tools

# Tests

tf_cuda_library(
    name = "c_test_util",
    testonly = 1,
    srcs = ["c_test_util.cc"],
    hdrs = ["c_test_util.h"],
    visibility = [
        "//learning/brain:__subpackages__",
        "//tensorflow:__subpackages__",
    ],
    deps = [
        ":c_api",
        ":c_api_experimental",
        "//tensorflow/core:lib",
        "//tensorflow/core:protos_all_cc",

À la place, en étant "asynchrone", une fois terminée, une tâche peut légèrement attendre (quelques microsecondes) que l'ordinateur / le programme finisse ce qu'il était en train de faire, et revienne récupérer le résultat.

      used to shard the checkpoint with a maximum shard file size. Users with
      advanced use cases can also write their own custom
      `tf.train.experimental.ShardingCallback`s.

* `tf.train.CheckpointOptions`
    * Added `experimental_skip_slot_variables` (a boolean option) to skip
    restoring of optimizer slot variables in a checkpoint.

*   `tf.saved_model.SaveOptions`

    * If you know Python types you know how to use Pydantic.
* Plays nicely with your **<abbr title="Integrated Development Environment, similar to a code editor">IDE</abbr>/<abbr title="A program that checks for code errors">linter</abbr>/brain**:
    * Because pydantic data structures are just instances of classes you define; auto-completion, linting, mypy and your intuition should all work properly with your validated data.
* Validate **complex structures**:

Deshalb ist es sehr sinnvoll, asynchronen ⏸🔀⏯ Code für Web-APIs zu verwenden.

Diese Art der Asynchronität hat NodeJS populär gemacht (auch wenn NodeJS nicht parallel ist) und darin liegt die Stärke von Go als Programmiersprache.

Und das ist das gleiche Leistungsniveau, das Sie mit **FastAPI** erhalten.