Offset: frameSize,
			// Argsize set below.
		},
	}
	nameAddr.Sym.Func().Text = prog
	prog.To.Val = int32(argSize)
	p.append(prog, "", true)
}

// asmData assembles a DATA pseudo-op.
// DATA masks<>+0x00(SB)/4, $0x00000000
func (p *Parser) asmData(operands [][]lex.Token) {
	if len(operands) != 2 {
		p.errorf("expect two operands for DATA")
		return
	}

	// Operand 0 has the general form foo<>+0x04(SB)/4.

        copyAccessEntry(original, newEntry);
        copyWriteEntry(original, newEntry);
        return newEntry;
      }
    };

    // Masks used to compute indices in the following table.

    static final int ACCESS_MASK = 1;
    static final int WRITE_MASK = 2;
    static final int WEAK_MASK = 4;

    /** Look-up table for factories. */

        copyAccessEntry(original, newEntry);
        copyWriteEntry(original, newEntry);
        return newEntry;
      }
    };

    // Masks used to compute indices in the following table.

    static final int ACCESS_MASK = 1;
    static final int WRITE_MASK = 2;
    static final int WEAK_MASK = 4;

    /** Look-up table for factories. */

        [`tf.keras.layers.MultiHeadAttention`](https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/layers/MultiHeadAttention).
        *   Implicit masks for `query`, `key` and `value` inputs will
            automatically be used to compute a correct attention mask for the
            layer. These padding masks will be combined with any
            `attention_mask` passed in directly when calling the layer. This can
            be used with

# Tareas en Segundo Plano { #background-tasks }

Puedes definir tareas en segundo plano para que se ejecuten *después* de devolver un response.

Esto es útil para operaciones que necesitan ocurrir después de un request, pero para las que el cliente realmente no necesita esperar a que la operación termine antes de recibir el response.

Esto incluye, por ejemplo:

* Notificaciones por email enviadas después de realizar una acción:

# Background Tasks { #background-tasks }

You can define background tasks to be run *after* returning a response.

This is useful for operations that need to happen after a request, but that the client doesn't really have to be waiting for the operation to complete before receiving the response.

This includes, for example:

* Email notifications sent after performing an action:

# Arka Plan Görevleri { #background-tasks }

Response döndürüldükten *sonra* çalıştırılacak arka plan görevleri tanımlayabilirsiniz.

Bu, request’ten sonra yapılması gereken; ancak client’ın response’u almadan önce tamamlanmasını beklemesine gerek olmayan işlemler için kullanışlıdır.

Örneğin:

* Bir işlem gerçekleştirdikten sonra gönderilen email bildirimleri:

# 背景任務 { #background-tasks }

你可以定義背景任務，讓它們在傳回回應之後執行。

這對於那些需要在請求之後發生、但用戶端其實不必在收到回應前等它完成的操作很有用。

例如：

* 在執行某個動作後發送電子郵件通知：
    * 由於連線到郵件伺服器並寄送郵件通常較「慢」（數秒），你可以先立即回應，並在背景中發送郵件通知。
* 處理資料：
    * 例如，收到一個需要經過較慢處理流程的檔案時，你可以先回應「Accepted」（HTTP 202），再在背景處理該檔案。

## 使用 `BackgroundTasks` { #using-backgroundtasks }

首先，匯入 `BackgroundTasks`，並在你的路徑操作函式中定義一個型別為 `BackgroundTasks` 的參數：

# 백그라운드 작업 { #background-tasks }

FastAPI에서는 응답을 반환한 *후에* 실행할 백그라운드 작업을 정의할 수 있습니다.

백그라운드 작업은 요청 후에 발생해야 하지만, 클라이언트가 응답을 받기 전에 작업이 완료될 때까지 기다릴 필요가 없는 작업에 유용합니다.

예를 들면 다음과 같습니다.

* 작업을 수행한 후 전송되는 이메일 알림:
    * 이메일 서버에 연결하고 이메일을 전송하는 것은 (몇 초 정도) "느린" 경향이 있으므로, 응답은 즉시 반환하고 이메일 알림은 백그라운드에서 전송할 수 있습니다.
* 데이터 처리:
    * 예를 들어 처리에 오랜 시간이 걸리는 프로세스를 거쳐야 하는 파일을 받았다면, "Accepted"(HTTP 202) 응답을 반환하고 백그라운드에서 파일을 처리할 수 있습니다.

# Фонові задачі { #background-tasks }

Ви можете створювати фонові задачі, які будуть виконуватися після повернення відповіді.

Це корисно для операцій, які потрібно виконати після обробки запиту, але клієнту не обов’язково чекати завершення цієї операції перед отриманням відповіді.

Це включає, наприклад:

* Надсилання email-сповіщень після виконання певної дії: