```Python hl_lines="1"
async def get_burgers(number: int):
    # Opérations asynchrones pour créer les burgers
    return burgers
```

...et non `def` :

```Python hl_lines="2"
# Ceci n'est pas asynchrone
def get_sequential_burgers(number: int):
    # Opérations asynchrones pour créer les burgers
    return burgers
```

      encodings[ 0x13] = encoding // Device Control 3 (oft. XOFF)
      encodings[ 0x14] = encoding // Device Control 4
      encodings[ 0x15] = encoding // Negative Acknowledgment
      encodings[ 0x16] = encoding // Synchronous idle
      encodings[ 0x17] = encoding // End of Transmission Block
      encodings[ 0x18] = encoding // Cancel
      encodings[ 0x19] = encoding // End of Medium
      encodings[ 0x1a] = encoding // Substitute

  ) {
    // Do nothing.
  }

  override fun noNewExchanges() {
    // Do nothing.
  }

  override fun cancel() {
    canceled = true
    // Close the raw socket so we don't end up doing synchronous I/O.
    rawSocket?.closeQuietly()
  }

  override fun retry(): RoutePlanner.Plan {
    return ConnectPlan(
      taskRunner = taskRunner,
      connectionPool = connectionPool,

werden muss und nicht auf den genauen Moment warten muss, in dem die Aufgabe beendet ist, ohne dabei etwas zu tun, um schließlich das Ergebnis der Aufgabe zu übernehmen und die Arbeit fortsetzen zu können.

Da es sich stattdessen um ein „asynchrones“ System handelt, kann die Aufgabe nach Abschluss ein wenig (einige Mikrosekunden) in der Schlange warten, bis das System / Programm seine anderen Dinge erledigt hat und zurückkommt, um die Ergebnisse entgegenzunehmen und mit ihnen weiterzuarbeiten....

Voici un petit bout de cette histoire.

## Alternatives

Je crée des API avec des exigences complexes depuis plusieurs années (Machine Learning, systèmes distribués, jobs asynchrones, bases de données NoSQL, etc), en dirigeant plusieurs équipes de développeurs.

Dans ce cadre, j'ai dû étudier, tester et utiliser de nombreuses alternatives.

 *
 * All event methods must execute fast, without external locking, cannot throw exceptions, attempt
 * to mutate the event parameters, or be re-entrant back into the client. Any IO - writing to files
 * or network should be done asynchronously.
 */
abstract class EventListener {
  /**
   * Invoked as soon as a call is enqueued or executed by a client. In case of thread or stream

      override fun cancel() {
        exchange.cancel()
      }
    }
  }

  override fun route(): Route = route

  override fun cancel() {
    // Close the raw socket so we don't end up doing synchronous I/O.
    rawSocket?.closeQuietly()
  }

  override fun socket(): Socket = socket!!

  /** Returns true if this connection is ready to host new streams. */

      throw InterruptedIOException()
    }
  }

  /**
   * The Okio timeout watchdog will call [timedOut] if the timeout is reached. In that case we close
   * the stream (asynchronously) which will notify the waiting thread.
   */
  internal inner class StreamTimeout : AsyncTimeout() {
    override fun timedOut() {
      closeLater(ErrorCode.CANCEL)
      connection.sendDegradedPingLater()

### <a href="https://www.starlette.io/" class="external-link" target="_blank">Starlette</a>

Starlette est un framework/toolkit léger <abbr title="Le nouveau standard pour construire des applications web asynchrones en Python">ASGI</abbr>, qui est idéal pour construire des services asyncio performants.

Il est très simple et intuitif. Il est conçu pour être facilement extensible et avoir des composants modulaires.

Il offre :

* Update k8s.io/utils to allow for asynchronous process control ([#71047](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/71047), [@hoegaarden](https://github.com/hoegaarden))