// Here we just read its value.
    mutex_lock ml(*var->mu());
    tensors.push_back(*var->tensor());
  }

  for (const auto iter : llvm::zip(resource_names, tensors)) {
    const StringRef name = std::get<0>(iter);
    const Tensor& tensor = std::get<1>(iter);

    // Create tensor attribute for this variable.
    absl::StatusOr<ElementsAttr> tensor_attr_or =
        ConvertTensor(tensor, &builder);

  const auto& registry = GetCostFunctionRegistry();
  absl::string_view op_name = op->getName().getStringRef();
  auto iter = registry.find(op_name);
  if (iter != registry.end()) {
    CostContext context;
    context.default_unranked_tensor_size = max_arg_size_;
    cost_map_[op] = iter->second(context, op);
    return;
  }

  // Try to use the recorded cost if any.
  if (cost_recorder_ != nullptr) {

			return false
		}
		if v1.Len() != v2.Len() {
			return false
		}
		if v1.UnsafePointer() == v2.UnsafePointer() {
			return true
		}
		iter := v1.MapRange()
		for iter.Next() {
			val1 := iter.Value()
			val2 := v2.MapIndex(iter.Key())
			if !val1.IsValid() || !val2.IsValid() || !deepValueEqual(val1, val2, visited) {
				return false
			}
		}
		return true
	case Func:

# Request-Parameter

Hier die Referenzinformationen für die Request-Parameter.

Dies sind die Sonderfunktionen, die Sie mittels `Annotated` in *Pfadoperation-Funktion*-Parameter oder Abhängigkeitsfunktionen einfügen können, um Daten aus dem Request abzurufen.

Dies beinhaltet:

* `Query()`
* `Path()`
* `Body()`
* `Cookie()`
* `Header()`
* `Form()`
* `File()`

Sie können diese alle direkt von `fastapi` importieren:

```python

# Abhängigkeiten – `Depends()` und `Security()`

## `Depends()`

Abhängigkeiten werden hauptsächlich mit der speziellen Funktion `Depends()` behandelt, die ein Callable entgegennimmt.

Hier finden Sie deren Referenz und Parameter.

Sie können sie direkt von `fastapi` importieren:

```python
from fastapi import Depends
```

::: fastapi.Depends

## `Security()`

# WSGI inkludieren – Flask, Django und andere

Sie können WSGI-Anwendungen mounten, wie Sie es in [Unteranwendungen – Mounts](sub-applications.md){.internal-link target=_blank}, [Hinter einem Proxy](behind-a-proxy.md){.internal-link target=_blank} gesehen haben.

Dazu können Sie die `WSGIMiddleware` verwenden und damit Ihre WSGI-Anwendung wrappen, zum Beispiel Flask, Django usw.

## `WSGIMiddleware` verwenden

Sie müssen `WSGIMiddleware` importieren.

    llvm::SmallVectorImpl<std::pair<llvm::StringRef, mlir::Attribute>>
        *op_attrs) {
  assert(op_attrs);
  op_attrs->clear();

  mlir::Builder builder(context);
  for (auto iter : op_attr_array) {
    auto key_value = mlir::cast<mlir::ArrayAttr>(iter).getValue();
    llvm::StringRef key = mlir::cast<mlir::StringAttr>(key_value[0]).getValue();
    mlir::Attribute value = key_value[1];
    op_attrs->push_back({key, value});
  }
}

u
want
nog
zal
me
zij
nu
ge
geen
omdat
iets
worden
toch
al
waren
veel
meer
doen
toen
moet
ben
zonder
kan
hun
dus
alles
onder
ja
eens
hier
wie
werd
altijd
doch
wordt
wezen
kunnen
ons
zelf
tegen
na
reeds
wil
kon
niets
uw
iemand
geweest

    ```Python
    {!> ../../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001.py!}
    ```

    </details>

### Modell für Eingabe

Wenn Sie dieses Modell wie hier als Eingabe verwenden:

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="14"
    {!> ../../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py[ln:1-15]!}

    # Code unterhalb weggelassen 👇
    ```

  for (auto& func : *funcs) {
    func.walk([&hardware_names, &index](mlir::Operation* op) {
      auto device_name = GetDeviceName(op);
      if (!device_name.has_value()) return;

      auto iter = hardware_names->find(*device_name);
      if (iter == hardware_names->end()) {
        hardware_names->insert({*device_name, index++});
      }
    });
  }

  // Build the flatbuffer.