testData.add(createRelatedQuery("java", new String[] { "programming", "tutorial" }, ""));
        testData.add(createRelatedQuery("python", new String[] { "scripting", "data science" }, ""));
        mockBhv.setTestData(testData);

        int count = relatedQueryHelper.load();
        assertEquals(1, count); // One virtual host key (empty)

    title: InterviewPal - AI Interview Coach for Engineers and Devs
    img: https://fastapi.tiangolo.com/img/sponsors/interviewpal.png
  - url: https://dribia.com/en/
    title: Dribia - Data Science within your reach
    img: https://fastapi.tiangolo.com/img/sponsors/dribia.png
bronze:
  - url: https://www.exoflare.com/open-source/?utm_source=FastAPI&utm_campaign=open_source
    title: Biosecurity risk assessments made easy.

That, plus the simple fact that Python is the main language for **Data Science**, Machine Learning and especially Deep Learning, make FastAPI a very good match for Data Science / Machine Learning web APIs and applications (among many others).

To see how to achieve this parallelism in production see the section about [Deployment](deployment/index.md).

* etc.

* `foo` as an `int`
* `bar` as a `str`
* `baz` as a `list`

* the Tutorial - User guide
* the Advanced User Guide
* the SQLModel docs
* the API docs
* the automatic docs

* Data Science
* Deep Learning
* Machine Learning
* Dependency Injection
* HTTP Basic authentication
* HTTP Digest
* ISO format
* the JSON Schema standard
* the JSON schema
* the schema definition

<a href="https://dribia.com/en/" target="_blank" title="Dribia - Data Science within your reach"><img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/sponsors/dribia.png"></a>

<!-- /sponsors -->

[Other sponsors](https://fastapi.tiangolo.com/fastapi-people/#sponsors)

## Opinions

Плюс к этому простой факт, что Python — основной язык для **Data Science**, Машинного обучения и особенно Глубокого обучения, делает FastAPI очень хорошим выбором для веб-API и приложений в области Data Science / Машинного обучения (среди многих других).

Как добиться такого параллелизма в продакшн, см. раздел [Развёртывание](deployment/index.md).

* `baz` vom Typ `list`

* das Tutorial – Benutzerhandbuch
* das Handbuch für fortgeschrittene Benutzer
* die SQLModel-Dokumentation
* die API-Dokumentation
* die automatische Dokumentation

* Data Science
* Deep Learning
* Machine Learning
* Dependency Injection
* HTTP Basic-Authentifizierung
* HTTP Digest
* ISO-Format
* der JSON-Schema-Standard
* das JSON-Schema
* die Schema-Definition

Ça, ajouté au fait que Python soit le langage le plus populaire pour la **Data Science**, le **Machine Learning** et surtout le **Deep Learning**, font de **FastAPI** un très bon choix pour les APIs et applications de **Data Science** / **Machine Learning**.

Pour comprendre comment mettre en place ce parallélisme en production, allez lire la section [Déploiement](deployment/index.md).

Isso, somado ao simples fato que Python é a principal linguagem para **Data Science**, Aprendizado de Máquina e especialmente Deep Learning, faz do FastAPI uma ótima escolha para APIs web e aplicações com Data Science / Aprendizado de Máquina (entre muitas outras).

Para ver como alcançar esse paralelismo em produção veja a seção sobre [Implantação](deployment/index.md).

Це, плюс простий факт, що Python є основною мовою для **Data Science**, машинного навчання і особливо глибокого навчання, робить FastAPI дуже вдалим вибором для веб API та застосунків Data Science / машинного навчання (серед багатьох інших).

Щоб побачити, як досягти цього паралелізму у продакшні, див. розділ про [Розгортання](deployment/index.md).