* delegating calls until it returns valid data.
   *
   * <p>If {@code delegate} is an instance created by an earlier call to {@code memoize}, it is
   * returned directly.
   */
  public static <T extends @Nullable Object> Supplier<T> memoize(Supplier<T> delegate) {
    if (delegate instanceof NonSerializableMemoizingSupplier
        || delegate instanceof MemoizingSupplier) {
      return delegate;
    }

   * delegating calls until it returns valid data.
   *
   * <p>If {@code delegate} is an instance created by an earlier call to {@code memoize}, it is
   * returned directly.
   */
  public static <T extends @Nullable Object> Supplier<T> memoize(Supplier<T> delegate) {
    if (delegate instanceof NonSerializableMemoizingSupplier
        || delegate instanceof MemoizingSupplier) {
      return delegate;
    }

        // Some providers for the report files (Japicmp) are not memoizable internally and require project services to be resolved.
        // That's why we have to manually resolve them at the right point in time and explicitly memoize the results
        fun resolve() {
            // This makes `lazy` store the resolved value
            file
        }
    }

### Mémoire par processus { #memory-per-process }

Maintenant, lorsque le programme charge des choses en mémoire, par exemple, un modèle de machine learning dans une variable, ou le contenu d'un gros fichier dans une variable, tout cela **consomme une partie de la mémoire (RAM)** du serveur.

Vous pouvez également l'utiliser pour diffuser de gros fichiers binaires, en envoyant chaque bloc de données au fur et à mesure de la lecture, sans tout charger en mémoire d'un coup.

Vous pouvez aussi diffuser de la **vidéo** ou de l'**audio** de cette manière ; cela peut même être généré au fil du traitement et de l'envoi.

* Mémoire
* Étapes préalables au démarrage

## Mémoire { #memory }

Si vous exécutez **un seul processus par conteneur**, vous aurez une quantité de mémoire consommée plus ou moins bien définie, stable et limitée par chacun de ces conteneurs (plus d'un s'ils sont répliqués).

- Il utilise un fichier « spooled » :
    - Un fichier stocké en mémoire jusqu'à une taille maximale, puis, au-delà de cette limite, stocké sur le disque.
- Cela fonctionne donc bien pour des fichiers volumineux comme des images, des vidéos, de gros binaires, etc., sans consommer toute la mémoire.
- Vous pouvez obtenir des métadonnées à partir du fichier téléversé.

Reprenons ces concepts de déploiement vus précédemment :

* Sécurité - HTTPS
* Exécution au démarrage
* Redémarrages
* **Réplication (le nombre de processus en cours d'exécution)**
* Mémoire
* Étapes préalables avant le démarrage

- the `Response`: `Response` (keep as code identifier)

- deployment: déploiement
- to upgrade: mettre à niveau

- deprecated: déprécié
- to deprecate: déprécier

- cheat sheet: aide-mémoire

Let's see the previous example again:

{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial001_py310.py hl[6] *}

`201` is the status code for "Created".

But you don't have to memorize what each of these codes mean.

You can use the convenience variables from `fastapi.status`.

{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial002_py310.py hl[1,6] *}