Então o caixa diz que "seus hambúrgueres estão prontos" colocando seu número no balcão, mas você não corre que nem um maluco imediatamente quando o número exibido é o seu. Você sabe que ninguém irá roubar seus hambúrgueres porquê você tem o número de chamada, e os outros tem os números deles.

# JAX requirements, passed into container by defining the ARG 
# REQUIREMENTS_FILE=jax.requirements.txt


setuptools
wheel
cloudpickle
colorama>=0.4.4
matplotlib
pillow>=9.1.0
rich
absl-py
portpicker
six
opt-einsum
auditwheel
typing_extensions
importlib_metadata>=4.6
numpy==1.26.0;python_version=="3.12"
numpy==1.23.4;python_version=="3.11"
numpy==1.22.4;python_version<"3.11"
scipy==1.11.2;python_version=="3.12"

	if globalServerCtxt.JSON {
		return fmt.Sprintf("You are running an older version of MinIO released %s, update: %s", newerThan, downloadURL)
	}

	// Return the nicely colored and formatted update message.
	return colorizeUpdateMessage(downloadURL, newerThan)
}

// colorizeUpdateMessage - inspired from Yeoman project npm package https://github.com/yeoman/update-notifier

	errorFmtFunc func(string, error, bool) string
)

// EnableQuiet - turns quiet option on.
func EnableQuiet() {
	color.TurnOff() // no colored outputs necessary in quiet mode.
	quietFlag = true
}

// EnableJSON - outputs logs in json format.
func EnableJSON() {
	color.TurnOff() // no colored outputs necessary in JSON mode.
	jsonFlag = true
	quietFlag = true
}

// EnableAnonymous - turns anonymous flag

	// Print the error message: the following code takes care
	// of splitting error text and always pretty printing the
	// red banner along with the error message. Since the error
	// message itself contains some colored text, we needed
	// to use some ANSI control escapes to cursor color state
	// and freely move in the screen.
	for _, line := range strings.Split(errMsg, "\n") {
		if len(line) == 0 {

```Python hl_lines="16  19"
{!../../../docs_src/events/tutorial003.py!}
```

Aqui nós estamos simulando a *inicialização* custosa do carregamento do modelo colocando a (falsa) função de modelo no dicionário com modelos de _machine learning_ antes do `yield`. Este código será executado **antes** da aplicação **começar a receber requisições**, durante a *inicialização*.

Rotas são declaradas em um único lugar, usando funções declaradas em outros lugares (ao invés de usar decoradores que possam ser colocados diretamente acima da função que controla o _endpoint_). Isso é mais perto de como o Django faz isso do que como Flask (e Starlette) faz. Ele separa no código coisas que são relativamente amarradas.