### Eşzamanlılık paralellikten daha mı iyi?

Hayır!  Hikayenin ahlakı bu değil.

& 👈 🎏 🎚 🎭 👆 🤚 ⏮️ **FastAPI**.

&amp; 👆 💪 ✔️ 🔁 &amp; 🔀 🎏 🕰, 👆 🤚 ↕ 🎭 🌘 🌅 💯 ✳ 🛠️ &amp; 🔛 🇷🇪 ⏮️ 🚶, ❔ ✍ 🇪🇸 🔐 🅱 <a href="https://www.techempower.com/benchmarks/#section=data-r17&hw=ph&test=query&l=zijmkf-1" class="external-link" target="_blank">(🌐 👏 💃)</a>.

### 🛠️ 👍 🌘 🔁 ❓

😆 ❗ 👈 🚫 🛐 📖.

* the data from the client to be sent through the network
* the data sent by your program to be received by the client through the network
* the contents of a file in the disk to be read by the system and given to your program

그리고 **FastAPI**를 사용함으로써 동일한 성능을 낼 수 있습니다.

또한 병렬성과 비동기성을 동시에 사용할 수 있기 때문에, 대부분의 테스트가 완료된 NodeJS 프레임워크보다 더 높은 성능을 얻고 C에 더 가까운 컴파일 언어인 Go와 동등한 성능을 얻을 수 있습니다<a href="https://www.techempower.com/benchmarks/#section=data-r17&hw=ph&test=query&l=zijmkf-1" class="external-link" target="_blank">(모두 Starlette 덕분입니다)</a>.

### 동시성이 병렬성보다 더 나은가?

그렇지 않습니다! 그것이 이야기의 교훈은 아닙니다.

Während der Zeit, die „Langsam-Datei“ 📝 benötigt, kann das System also andere Aufgaben erledigen.

Eso, más el simple hecho de que Python es el lenguaje principal para **Data Science**, Machine Learning y especialmente Deep Learning, hacen de FastAPI una muy buena combinación para las API y aplicaciones web de Data Science / Machine Learning (entre muchas otras).

вы получаете производительность лучше, чем у большинства протестированных NodeJS фреймворков
и на уровне с Go, который является компилируемым языком близким к C <a href="https://www.techempower.com/benchmarks/#section=data-r17&hw=ph&test=query&l=zijmkf-1" class="external-link" target="_blank">(всё благодаря Starlette)</a>.

### Получается, конкурентность лучше параллелизма?

Нет! Мораль истории совсем не в этом.

这种异步机制正是 NodeJS 受到欢迎的原因（尽管 NodeJS 不是并行的），以及 Go 作为编程语言的优势所在。

这与 **FastAPI** 的性能水平相同。

您可以同时拥有并行性和异步性，您可以获得比大多数经过测试的 NodeJS 框架更高的性能，并且与 Go 不相上下， Go 是一种更接近于 C 的编译语言（<a href="https://www.techempower.com/benchmarks/#section=data-r17&hw=ph&test=query&l=zijmkf-1" class="external-link" target="_blank">全部归功于 Starlette</a>）。

### 并发比并行好吗？

不！这不是故事的本意。

并发不同于并行。而是在需要大量等待的特定场景下效果更好。因此，在 Web 应用程序开发中，它通常比并行要好得多，但这并不意味着全部。

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

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**.