executeSynchronously("/").assertBody("retry success")

    // The call that seeds the connection pool.
    eventRecorder.removeUpToEvent(CallEnd::class.java)

    // The ResponseFailed event is not necessarily fatal!
    eventRecorder.removeUpToEvent(ConnectionAcquired::class.java)
    eventRecorder.removeUpToEvent(ResponseFailed::class.java)
    eventRecorder.removeUpToEvent(ConnectionReleased::class.java)

     *     case of weak keys. If we create a new entry with a key that is null at construction time,
     *     we're not sure if entry will necessarily ever be garbage collected.
     * @param newNext entry in the same bucket
     * @param key the key to copy from the original entry to the new one. Use this in preference to
     *     {@code original.getKey()}.
     */

* Configure quaisquer permissões e funções necessárias usando dependências.
* Nunca armazene senhas em texto simples, apenas hashes de senha.
* Implemente e use ferramentas criptográficas bem conhecidas, como pwdlib e tokens JWT, etc.
* Adicione controles de permissão mais granulares com escopos OAuth2 quando necessário.
* ...etc.

### Criar uma Dependência de Sessão { #create-a-session-dependency }

Uma **`Session`** é o que armazena os **objetos na memória** e acompanha as alterações necessárias nos dados, para então **usar o `engine`** para se comunicar com o banco de dados.

Dada a simplicidade do Flask, ele parecia uma boa opção para construção de APIs. A próxima coisa a encontrar era um "Django REST Framework" para Flask.

/// check | **FastAPI** inspirado para

Ser um microframework. Tornar fácil misturar e combinar as ferramentas e partes necessárias.

Ter um sistema de roteamento simples e fácil de usar.

///

/// note | Detalhes Técnicos do Starlette

O `UploadFile` do **FastAPI** herda diretamente do `UploadFile` do **Starlette**, mas adiciona algumas partes necessárias para torná-lo compatível com o **Pydantic** e as outras partes do FastAPI.

///

## O que é "Form Data" { #what-is-form-data }

Neste caso, você pode usar `typing.Dict` (ou simplesmente `dict` no Python 3.9 e superior):

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial005_py39.py hl[6] *}

## Recapitulação { #recap }

Use vários modelos Pydantic e herde livremente para cada caso.

 4. If it's a new route, it connects by building either a direct socket connection, a TLS tunnel (for HTTPS over an HTTP proxy), or a direct TLS connection. It does TLS handshakes as necessary. This step may be retried for tunnel challenges and TLS handshake failures.
 5. It sends the HTTP request and reads the response.

`tensorflow` pip package has a new, optional installation method for Linux that installs necessary Nvidia CUDA libraries through pip. As long as the Nvidia driver is already installed on the system, you may now run `pip install tensorflow[and-cuda]` to install TensorFlow's Nvidia CUDA library dependencies in the Python environment. Aside from the Nvidia driver, no other pre-existing Nvidia CUDA packages are necessary.

*   Enable JIT-compiled i64-indexed kernels on GPU for large tensors with...

This directory is intended to contain Hazelcast [1] JARs for Maven Resolver Named Locks using Hazelcast.

See here [2] on how to add necessary JARs.

[1] https://github.com/hazelcast/hazelcast