import json
import logging
import os
import re
import shutil
import subprocess
from functools import lru_cache
from http.server import HTTPServer, SimpleHTTPRequestHandler
from importlib import metadata
from multiprocessing import Pool
from pathlib import Path
from typing import Any, Dict, List, Optional, Union

import mkdocs.utils
import typer
import yaml
from jinja2 import Template
from ruff.__main__ import find_ruff_bin

**FastAPI** предоставляет возможности конкуретного программирования,
которое очень распространено в веб-разработке (именно этим славится NodeJS).

Кроме того вы сможете использовать все преимущества параллелизма и
<abbr title="multiprocessing">многопроцессорности</abbr> (когда несколько процессов работают параллельно),
если рабочая нагрузка предполагает **ограничение по процессору**,

Avec **FastAPI** vous pouvez bénéficier de la concurrence qui est très courante en développement web (c'est l'attrait principal de NodeJS).

Mais vous pouvez aussi profiter du parallélisme et multiprocessing afin de gérer des charges **CPU bound** qui sont récurrentes dans les systèmes de *Machine Learning*.

With **FastAPI** you can take advantage of concurrency that is very common for web development (the same main attraction of NodeJS).

But you can also exploit the benefits of parallelism and multiprocessing (having multiple processes running in parallel) for **CPU bound** workloads like those in Machine Learning systems.

Mit **FastAPI** können Sie die Vorteile der Nebenläufigkeit nutzen, die in der Webentwicklung weit verbreitet ist (derselbe Hauptvorteil von NodeJS).

Sie können aber auch die Vorteile von Parallelität und Multiprocessing (Mehrere Prozesse werden parallel ausgeführt) für **CPU-lastige** Workloads wie in Systemen für maschinelles Lernen nutzen.