I will show you some of the main concepts you should probably keep in mind when deploying a **FastAPI** application (although most of it applies to any other type of web application).

type TargetID struct {
	ID   string
	Name string
}

// String - returns string representation.
func (tid TargetID) String() string {
	return tid.ID + ":" + tid.Name
}

// ToARN - converts to ARN.
func (tid TargetID) ToARN(region string) ARN {
	return ARN{TargetID: tid, region: region}
}

// MarshalJSON - encodes to JSON data.
func (tid TargetID) MarshalJSON() ([]byte, error) {

        }
        final int pos = str.lastIndexOf(separator);
        if (pos == -1) {
            return str;
        }
        return str.substring(pos + 1, str.length());
    }

    /**
     * Converts a byte array to a hexadecimal string.
     *
     * @param bytes
     *            the byte array
     * @return the hexadecimal string
     */
    public static String toHex(final byte[] bytes) {

そして、`config.py` を次のように更新します:

{* ../../docs_src/settings/app03_an_py310/config.py hl[9] *}

/// tip | 豆知識

`model_config` 属性は Pydantic の設定専用です。詳しくは [Pydantic: Concepts: Configuration](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/config/) を参照してください。

///

ここでは、Pydantic の `Settings` クラス内で設定 `env_file` を定義し、使用したい dotenv ファイルのファイル名を指定しています。

        final OptionalEntity<SearchResponse> searchResponseOpt = sendRequest(query, params, userBean);
        return processResponse(searchResponseOpt);
    }

    /**
     * Processes the OpenSearch response and converts it to a SearchResult.
     *
     * @param searchResponseOpt the optional search response from OpenSearch
     * @return the processed search result
     */

Al desplegar aplicaciones probablemente querrás tener algo de **replicación de procesos** para aprovechar **múltiples núcleos** y poder manejar más requests.

Como viste en el capítulo anterior sobre [Conceptos de Despliegue](concepts.md), hay múltiples estrategias que puedes usar.

Aquí te mostraré cómo usar **Uvicorn** con **worker processes** usando el comando `fastapi` o el comando `uvicorn` directamente.

/// info | Información

                buf.append("&");
                break;
            default:
                buf.append(ch);
            }
        }
        return new String(buf);
    }

    /**
     * Converts a {@link Document} to a string.
     *
     * @param document
     *            The document. Must not be {@literal null}.
     * @return The converted string.
     */

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial001_py310.py hl[1,6:11,18:19] *}

這之所以可行，要感謝 **Pydantic**，因為它 [內建支援 `dataclasses`](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/#use-of-stdlib-dataclasses-with-basemodel)。

所以，即使上面的程式碼沒有明確使用 Pydantic，FastAPI 仍會使用 Pydantic 將那些標準的 dataclass 轉換為 Pydantic 版本的 dataclass。

而且當然一樣支援：

- 資料驗證
- 資料序列化
- 資料文件化等

void DLManagedTensorDeleter(DLManagedTensor* arg) {
  TfDlManagedTensorCtx* owner =
      static_cast<TfDlManagedTensorCtx*>(arg->manager_ctx);
  owner->reference.Unref();
  delete owner;
}

// Converts TF_DATAType to DLPack data type.
DLDataType GetDlDataType(TF_DataType data_type, TF_Status* status) {
  DLDataType dtype;
  dtype.lanes = 1;
  dtype.bits = TF_DataTypeSize(data_type) * 8;
  switch (data_type) {

     */
    String getHostName();

    /**
     * Return the IP address as text such as "192.168.1.15".
     *
     * @return the ip address
     */
    String getHostAddress();

    /**
     * Converts this address to an InetAddress.
     *
     * @return this address as an InetAddress
     * @throws UnknownHostException if the host cannot be resolved
     */
    InetAddress toInetAddress() throws UnknownHostException;