Porém, quando você registrar um manipulador de exceção, você deve registrá-lo através do `HTTPException` do Starlette.

Dessa forma, se qualquer parte do código interno, extensão ou plug-in do Starlette lançar o `HTTPException`, o seu manipulador de exceção poderá capturar esse lançamento e tratá-lo.

```Python
from starlette.exceptions import HTTPException as StarletteHTTPException
```

using ::tensorflow::quantization::PyFunctionLibrary;

bool IsControlFlowV1Op(Operation* op) {
  return mlir::isa<mlir::tf_executor::SwitchOp, mlir::tf_executor::MergeOp,
                   mlir::tf_executor::EnterOp, mlir::tf_executor::ExitOp,
                   mlir::tf_executor::NextIterationSinkOp,
                   mlir::tf_executor::NextIterationSourceOp>(op);
}

mlir::LogicalResult IsValidGraph(mlir::ModuleOp module) {

    // as well. For example there is Enter and RefEnter op. RefEnter forwards
    // the input ref buffer to output. However both Enter and RefEnter are
    // mapped to tf_executor::EnterOp during import. Check if it is a Ref op to
    // correctly map to the TensorFlow Graph op.
    if (IsRefTypeControlOp(inst)) op_name = "Ref";
    TF_ASSIGN_OR_RETURN(auto tf_name,

	github.com/jcmturner/gokrb5/v8 v8.4.4 // indirect
	github.com/jcmturner/rpc/v2 v2.0.3 // indirect
	github.com/jedib0t/go-pretty/v6 v6.5.9 // indirect
	github.com/jessevdk/go-flags v1.5.0 // indirect
	github.com/josharian/intern v1.0.0 // indirect
	github.com/juju/ratelimit v1.0.2 // indirect
	github.com/kr/fs v0.1.0 // indirect
	github.com/lestrrat-go/backoff/v2 v2.0.8 // indirect
	github.com/lestrrat-go/blackmagic v1.0.2 // indirect

Então, você rodaria **vários contêineres** com coisas diferentes, como um banco de dados, uma aplicação Python, um servidor web com uma aplicação frontend React, e conectá-los juntos via sua rede interna.

Todos os sistemas de gerenciamento de contêineres (como Docker ou Kubernetes) possuem essas funcionalidades de rede integradas a eles.

## Contêineres e Processos

class SliceDenseIntElementsAttr<string index, string axis> : NativeCodeCall<
  "SliceDenseIntElementsAttr($0.cast<ElementsAttr>(), " # index # ", " # axis # ")">;

// Interior padding attribute based on the TF padding.
def GetInteriorPadding : NativeCodeCall <
  "GetInteriorPadding($0.cast<ElementsAttr>())">;

def : Pat<(TF_PadV2Op $input, (ConstantLikeMatcher ElementsAttr:$padding), $c),

// induceSubL_8_32 leaves behind only the leftmost L-type text
// index for each LMS-substring. That is, it removes the final S-type
// indexes that are present on entry, and it inserts but then removes
// the interior L-type indexes too.
// (Only the leftmost L-type index is needed by induceSubS_8_32.)
func induceSubL_8_32(text []byte, sa, freq, bucket []int32) {
	// Initialize positions for left side of character buckets.

		p = p[i:]
		if e.nbuf < 5 {
			return
		}
		e.enc.Encode(e.out[0:], e.buf[0:])
		if _, e.err = e.w.Write(e.out[0:8]); e.err != nil {
			return n, e.err
		}
		e.nbuf = 0
	}

	// Large interior chunks.
	for len(p) >= 5 {
		nn := len(e.out) / 8 * 5
		if nn > len(p) {
			nn = len(p)
			nn -= nn % 5
		}
		e.enc.Encode(e.out[0:], p[0:nn])
		if _, e.err = e.w.Write(e.out[0 : nn/5*8]); e.err != nil {

look for link or image:

	find topmost [ or ![
	if none, emit literal ]
	if its inactive, remove and emit literal ]
	parse ahead to look for rest of link; if none, remove and emit literal ]
	run process emphasis on the interior,
	remove opener
	if this was a link (not an image), set all [ before opener to inactive, to avoid links inside links

process emphasis

	walk forward in list to find a closer.

Ele também não controla modelos aninhados muito bem. Então, se o corpo JSON na requisição for um objeto JSON que contém campos internos que contém objetos JSON aninhados, ele não consegue ser validado e documentado apropriadamente.

!!! check "**FastAPI** inspirado para"
    Usar tipos Python para ter um ótimo suporte do editor.