"license": "",
  "devDependencies": {
    "@hey-api/openapi-ts": "^0.27.38",
    "typescript": "^4.6.2"
  }
}
```

Nach der Generierung des neuen Clients hätten Sie nun **saubere Methodennamen** mit allen **Autovervollständigungen**, **Inline-Fehlerberichten**, usw.:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image08.png">

## Vorteile

                      device_name, "\")");
}

Status ImmediateExecutionTensorHandle::SummarizeValue(
    std::string& summary) const {
  Status status;
  AbstractTensorPtr resolved(
      // TODO(allenl): Resolve should be const, and the caches that get updated
      // marked mutable.
      const_cast<ImmediateExecutionTensorHandle*>(this)->Resolve(&status));
  if (!status.ok()) {
    return status;
  }

</blockquote>

## Investigation

Durch die Nutzung all dieser vorherigen Alternativen hatte ich die Möglichkeit, von allen zu lernen, Ideen aufzunehmen und sie auf die beste Weise zu kombinieren, die ich für mich und die Entwicklerteams, mit denen ich zusammengearbeitet habe, finden konnte.

# https://github.com/apache/lucene-solr/blob/master/lucene/analysis/common/src/resources/org/apache/lucene/analysis/snowball/german_stop.txt
aber
alle
allem
allen
aller
alles
als
also
am
an
ander
andere
anderem
anderen
anderer
anderes
anderm
andern
anderr
anders
auch
auf
aus
bei
bin
bis
bist
da
damit
dann
der
den
des
dem
die
das
daß
derselbe

    const TFE_OpAttrs* attributes, int expected_max_outputs,
    TF_Status* status) {
  absl::optional<std::vector<MaybeParallelTensorOwned>> result;
  // TODO(allenl): We should remove "TPU" from these op names at the very least,
  // or consider other ways of packing/unpacking parallel tensors.
  if (operation_name == std::string("TPUReplicatedInput")) {

  // acquires each thread in order (and so only one Execute will schedule
  // blocking collective operations at a time), and avoids some dynamic
  // allocation/scheduling.
  //
  // TODO(allenl): Keep a map from outer thread to list of inner threads rather
  // than a single list of threads so aliased nested parallel devices don't
  // re-use a thread.
  std::vector<std::unique_ptr<DeviceThread>> device_threads_;

#include "tensorflow/c/c_api.h"
#include "tensorflow/c/c_api_experimental.h"
#include "tensorflow/c/eager/c_api.h"
#include "tensorflow/c/eager/c_api_experimental.h"
#include "tensorflow/core/platform/test.h"

// NOTE(allenl): These tests currently go through TFE_Execute and so are
// integration testing rather than purely testing the parallel device. They
// correspond fairly well to the implementation, but testing the C++ directly is
// another option.

/* jcifs smb client library in Java
 * Copyright (C) 2004  "Michael B. Allen" <jcifs at samba dot org>
 *                   "Eric Glass" <jcifs at samba dot org>
 * 
 * This library is free software; you can redistribute it and/or
 * modify it under the terms of the GNU Lesser General Public
 * License as published by the Free Software Foundation; either
 * version 2.1 of the License, or (at your option) any later version.
 * 

---

## FastAPI installieren

Der erste Schritt besteht aus der Installation von FastAPI.

Für dieses Tutorial empfiehlt es sich, FastAPI mit allen optionalen Abhängigkeiten und Funktionen zu installieren:

<div class="termy">

```console
$ pip install "fastapi[all]"

---> 100%
```

</div>

!!! note "Technische Details"
    Wenn Sie Abhängigkeiten mit `yield` haben, wird der Exit-Code *nach* der Middleware ausgeführt.

    Wenn es Hintergrundaufgaben gab (später dokumentiert), werden sie *nach* allen Middlewares ausgeführt.

## Erstellung einer Middleware

Um eine Middleware zu erstellen, verwenden Sie den Dekorator `@app.middleware("http")` über einer Funktion.

Die Middleware-Funktion erhält: