- authorization: авторизація
- forwarded header: направлений заголовок
- dependable: залежний
- dependent: залежний
- bound: межа
- concurrency: рівночасність
- parallelism: паралелізм
- multiprocessing: багатопроцесорність
- env var: змінна оточення
- dict: словник
- enum: перелік
- issue: проблема
- server worker: серверний працівник
- worker: працівник

* the forwarded header

* the dependency injection system
* the dependency
* the dependable
* the dependant

* I/O bound
* CPU bound
* concurrency
* parallelism
* multiprocessing

* the env var
* the environment variable
* the `PATH`
* the `PATH` variable

* the authentication
* the authentication provider
* the authorization
* the authorization form

import json
import logging
import os
import re
import shutil
import subprocess
from html.parser import HTMLParser
from http.server import HTTPServer, SimpleHTTPRequestHandler
from multiprocessing import Pool
from pathlib import Path
from typing import Any

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

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.

### 並行 + 平行: Web + 機器學習 { #concurrency-parallelism-web-machine-learning }

使用 **FastAPI**，你可以利用並行的優勢，這在 Web 開發中非常常見（這也是 NodeJS 的最大吸引力）。

但你也可以利用平行與多行程 (multiprocessing)（讓多個行程同時運行） 的優勢來處理機器學習系統中的 **CPU 密集型**工作。

這一點，再加上 Python 是 **資料科學**、機器學習，尤其是深度學習的主要語言，讓 **FastAPI** 成為資料科學/機器學習 Web API 和應用程式（以及許多其他應用程式）的絕佳選擇。

想了解如何在生產環境中實現這種平行性，請參見 [部屬](deployment/index.md)。

* der Forwarded-Header

* das Dependency-Injection-System
* die Dependency
* das Dependable
* der Dependant

* I/O-lastig
* CPU-lastig
* Nebenläufigkeit
* Parallelität
* Multiprocessing

* die Umgebungsvariable
* die Umgebungsvariable
* der `PATH`
* die `PATH`-Umgebungsvariable

* die Authentifizierung
* der Authentifizierungsanbieter
* die Autorisierung

* `Authorization` header
* forwarded header

* dependency injection system
* dependency
* dependable
* dependant

* I/O bound
* CPU bound
* concurrency
* parallelism
* multiprocessing

* env var
* environment variable
* `PATH`
* `PATH` variable

* authentication
* authentication provider
* authorization
* authorization form
* authorization provider

* the forwarded header

* the dependency injection system
* the dependency
* the dependable
* the dependant

* I/O bound
* CPU bound
* concurrency
* parallelism
* multiprocessing

* the env var
* the environment variable
* the `PATH`
* the `PATH` variable

* the authentication
* the authentication provider
* the authorization
* the authorization form

* `Authorization` header
* forwarded header

* dependency injection system
* dependency
* dependable
* dependant

* I/O bound
* CPU bound
* concurrency
* parallelism
* multiprocessing

* env var
* environment variable
* `PATH`
* `PATH` variable

* authentication
* authentication provider
* authorization
* authorization form
* authorization provider
* 사용자가 인증한다

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 du multiprocessing (plusieurs processus s'exécutant en parallèle) afin de gérer des charges **CPU bound** qui sont récurrentes dans les systèmes de *Machine Learning*.