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Cuando construyes APIs, normalmente usas uno de estos métodos específicos de HTTP para realizar una acción específica.

Normalmente usas:

* `POST`: para crear datos.
* `GET`: para leer datos.
* `PUT`: para actualizar datos.
* `DELETE`: para borrar datos.

Así que en OpenAPI, cada uno de estos métodos de HTTP es referido como una "operación".

Y como la mayor parte del tiempo de ejecución lo coge el trabajo real (en lugar de esperar), y el trabajo en un sistema lo realiza una <abbr title = "Central Processing Unit. En español: Unidad Central de Procesamiento."> CPU </abbr>, a estos problemas se les llama "<abbr title="En español: atado a CPU.">CPU bound</abbr>".

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Ejemplos típicos de operaciones dependientes de CPU son cosas que requieren un procesamiento matemático complejo.

Por ejemplo:

* Documentación automática del modelo de datos con <a href="https://json-schema.org/" class="external-link" target="_blank"><strong>JSON Schema</strong></a> (dado que OpenAPI mismo está basado en JSON Schema).
* Diseñado alrededor de estos estándares después de un estudio meticuloso. En vez de ser una capa añadida a último momento.
* Esto también permite la **generación automática de código de cliente** para muchos lenguajes.

### Documentación automática

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## Opiniões

"*[...] Estou usando **FastAPI** muito esses dias. [...] Estou na verdade planejando utilizar ele em todos os times de **serviços _Machine Learning_ na Microsoft**. Alguns deles estão sendo integrados no _core_ do produto **Windows** e alguns produtos **Office**.*"

     * modifications, or we'll modify the already-built ImmutableMultiset.
     */
    boolean buildInvoked = false;
    /**
     * In the event of a setCount(elem, 0) call, we may need to remove elements, which destroys the
     * insertion order property of ObjectCountHashMap. In that event, we need to convert to a
     * ObjectCountLinkedHashMap, but we need to know we did that so we can convert back.
     */

	if err := row.Scan(&age); err != nil {
		t.Fatalf("Failed to scan age, got %v", err)
	}

	if age != 20 {
		t.Errorf("Scan with Row, age expects: %v, got %v", user2.Age, age)
	}
}

func TestRows(t *testing.T) {
	user1 := User{Name: "RowsUser1", Age: 1}
	user2 := User{Name: "RowsUser2", Age: 10}
	user3 := User{Name: "RowsUser3", Age: 20}
	DB.Save(&user1).Save(&user2).Save(&user3)

        Comparator<? super E> comparator, @ParametricNullness E e, int count, int[] result) {
      /*
       * It speeds things up considerably to unconditionally add count to totalCount here,
       * but that destroys failure atomicity in the case of count overflow. =(
       */
      int cmp = comparator.compare(e, getElement());
      if (cmp < 0) {
        AvlNode<E> initLeft = left;
        if (initLeft == null) {

Usando essa combinação levou a criação de vários geradores Flask _full-stack_. Há muitas _stacks_ que eu (e vários times externos) estou utilizando até agora:

* <a href="https://github.com/tiangolo/full-stack" class="external-link" target="_blank">https://github.com/tiangolo/full-stack</a>