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

    if (visited.find(item.cluster) != visited.end()) continue;
    visited.insert(item.cluster);

    stack.push_back({item.cluster, true});
    const auto& iter = ancestors.find(item.cluster);
    if (iter != ancestors.end()) {
      for (const auto& ancestor : iter->second) {
        stack.push_back({ancestor, false});
      }
    }
  }
  CHECK(sorted->size() == clusters.size());
}

}  // namespace

	}
	sort.Sort(testTypes)

	for _, gvk := range testTypes {
		_, expectedChanged := typesWithDefaulting[gvk]
		iter := 0
		changedOnce := false
		for {
			if iter > *roundtrip.FuzzIters {
				if !expectedChanged || changedOnce {
					break
				}
				if iter > 300 {
					t.Errorf("expected %s to trigger defaulting due to fuzzing", gvk)
					break
				}

	expect := 0
	go func() {
		for i := 0; i < niter; i++ {
			v := pn[i%len(pn)]
			expect += v
			q <- v
		}
		close(q)  // no more work
		wg.Wait() // workers done
		close(r)  // ... so there can be no more results
	}()

	// consume & check
	n := 0
	s := 0
	for v := range r {
		n++
		s += v
	}
	if n != niter || s != expect {

# 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});
  }
}

func (iter *ClosureStructIter) Next() (n *ir.Name, typ *types.Type, offset int64) {
	if iter.next >= len(iter.closureVars) {
		return nil, nil, 0
	}
	n = iter.closureVars[iter.next]
	typ = n.Type()
	if !n.Byval() {
		typ = types.NewPtr(typ)
	}
	iter.next++
	offset = types.RoundUp(iter.offset, typ.Alignment())
	iter.offset = offset + typ.Size()
	return n, typ, offset