Mas nesse caso, se você trouxesse os 8 ex-caixas / cozinheiros / agora-faxineiros, e cada um deles (mais você) pudessem dividir a casa para limpá-la, vocês fariam toda a limpeza em **paralelo**, com a ajuda extra, e terminariam muito mais cedo.

Nesse cenário, cada um dos faxineiros (incluindo você) poderia ser um processador, fazendo a sua parte do trabalho.

Pero en este caso, si pudieras traer a los 8 ex cajeros / cocineros / ahora limpiadores 👨‍🍳👨‍🍳👨‍🍳👨‍🍳👨‍🍳👨‍🍳👨‍🍳👨‍🍳, y cada uno de ellos (y tú) podría tomar una zona de la casa para limpiarla, podría hacer todo el trabajo en **paralelo**, con la ayuda adicional y terminar mucho antes.

En este escenario, cada uno de los limpiadores (incluido tú) sería un procesador, haciendo su parte del trabajo.

capital capitalone capoo.jp car caracal.mythic-beasts.com caravan carbonia-iglesias.it carboniaiglesias.it cards care career careers cargo.aero carrara-massa.it carraramassa.it carrd.co carrier.museum cars cartoonart.museum casa casacam.net casadelamoneda.museum case caserta.it cash casino casino.hu castle.museum castres.museum cat cat.ax catania.it catanzaro.it catering catering.aero catfood.jp catholic catholic.edu.au caxias.br cb.it cba cbg.ru cbn cbre cbs cc cc.ak.us cc.al.us cc.ar.us cc.as.us cc.az.us...

```

</div>

Isso gera toda a documentação em `./docs_build/` para cada linguagem. Isso inclui a adição de quaisquer arquivos com tradução faltando, com uma nota dizendo que "esse arquivo ainda não tem tradução". Mas você não tem que fazer nada com esse diretório.

Então ele constrói todos aqueles _sites_ independentes MkDocs para cada linguagem, combina eles, e gera a saída final em `./site/`.

# Implantação

Implantar uma aplicação **FastAPI** é relativamente fácil.

Existem vários modos de realizar o _deploy_ dependendo de seu caso de uso específico e as ferramentas que você utiliza.

Você verá mais sobre alguns modos de fazer o _deploy_ nas próximas seções.

## Versões do FastAPI

  switch (default_value.value_case()) {
    case tensorflow::AttrValue::kS: {
      const string& v = default_value.s();
      TFE_OpSetAttrString(op, attr_name, v.data(), v.size());
      break;
    }
    case tensorflow::AttrValue::kI:
      TFE_OpSetAttrInt(op, attr_name, static_cast<int64_t>(default_value.i()));
      break;
    case tensorflow::AttrValue::kF:

APISpec tem plug-ins para muitos frameworks (e tem um plug-in para Starlette também).

O jeito como ele funciona é que você escreve a definição do _schema_ usando formato YAML dentro da _docstring_ de cada função controlando uma rota.

E ele gera _schemas_ OpenAPI.

É assim como funciona no Flask, Starlette, Responder etc.

      return 0;
    }
    // The cast is safe because we call this method only if hasLowerBound().
    int cmp =
        comparator()
            .compare(uncheckedCastNullableTToT(range.getLowerEndpoint()), node.getElement());
    if (cmp < 0) {
      return aggregateBelowRange(aggr, node.left);
    } else if (cmp == 0) {
      switch (range.getLowerBoundType()) {
        case OPEN:

		message:    "The SQL expression contains an unsupported use of CASE.",
		statusCode: 400,
		cause:      err,
	}
}

func errParseUnsupportedCaseClause(err error) *s3Error {
	return &s3Error{
		code:       "ParseUnsupportedCaseClause",
		message:    "The SQL expression contains an unsupported use of CASE.",
		statusCode: 400,
		cause:      err,
	}
}

 * dataset contains no finite values).
 *
 * <h3>Performance</h3>
 *
 * <p>The average time complexity of the computation is O(N) in the size of the dataset. There is a
 * worst case time complexity of O(N^2). You are extremely unlikely to hit this quadratic case on
 * randomly ordered data (the probability decreases faster than exponentially in N), but if you are