파이썬이 **데이터 사이언스**, 머신러닝과 특히 딥러닝에 의 주된 언어라는 간단한 사실에 더해서, 이것은 FastAPI를 데이터 사이언스 / 머신러닝 웹 API와 응용프로그램에 (다른 것들보다) 좋은 선택지가 되게 합니다.

배포시 병렬을 어떻게 가능하게 하는지 알고싶다면, [배포](deployment/index.md){.internal-link target=_blank}문서를 참고하십시오.

## `async`와  `await`

최신 파이썬 버전에는 비동기 코드를 정의하는 매우 직관적인 방법이 있습니다. 이는 이것을 평범한 "순차적" 코드로 보이게 하고, 적절한 순간에 당신을 위해 "대기"합니다.

{
  "index": {
    "refresh_interval": "1s",
    "number_of_shards": 1,
    "number_of_replicas": 0,
    "auto_expand_replicas": "0-1"
  },
  "analysis" : {
    "tokenizer" : {
      "fess_japanese_normal" : {
        "type" : "kuromoji_tokenizer",
        "mode" : "normal",
        "discard_punctuation" : "false"
      },
      "fess_korean_normal": {
        "type": "nori_tokenizer",
        "decompound_mode": "mixed",

Основний веб-сервер для запуску програм **FastAPI**.

 Ви можете поєднати його з Gunicorn, щоб мати асинхронний багатопроцесний сервер.

 Додаткову інформацію див. у розділі [Розгортання](deployment/index.md){.internal-link target=_blank}.

///

## Орієнтири та швидкість

be
ac.be

// bf : https://www.iana.org/domains/root/db/bf.html
bf
gov.bf

// bg : https://www.iana.org/domains/root/db/bg.html
// https://www.register.bg/user/static/rules/en/index.html
bg
a.bg
b.bg
c.bg
d.bg
e.bg
f.bg
g.bg
h.bg
i.bg
j.bg
k.bg
l.bg
m.bg
n.bg
o.bg
p.bg
q.bg
r.bg
s.bg
t.bg
u.bg
v.bg
w.bg

        final Runnable task = () -> {
            final String finalUrl;
            if (paramList != null) {
                char sp;
                if (url.indexOf('?') == -1) {
                    sp = '?';
                } else {
                    sp = '&';
                }
                final StringBuilder urlBuf = new StringBuilder(100);

    public static final String ERRORS_crud_could_not_find_crud_table = "{errors.crud_could_not_find_crud_table}";

    /** The key of the message: Could not find any backup index. */
    public static final String ERRORS_could_not_find_backup_index = "{errors.could_not_find_backup_index}";

    /** The key of the message: The current password is not correct. */

				return
			}
		}
		h.ServeHTTP(w, r)
	})
}

var redirectPrefixes = map[string]struct{}{
	"favicon-16x16.png": {},
	"favicon-32x32.png": {},
	"favicon-96x96.png": {},
	"index.html":        {},
	minioReservedBucket: {},
}

// Fetch redirect location if urlPath satisfies certain
// criteria. Some special names are considered to be
// redirectable, this is purely internal function and

    // Extract the regular sequence of routes from selector.
    val selection1 = routeSelector.next()
    val regularRoutes = selection1.routes

    // Check that we do indeed have more than one route.
    assertThat(regularRoutes.size).isEqualTo(numberOfAddresses)
    // Add first regular route as failed.
    routeDatabase.failed(regularRoutes[0])
    // Reset selector

さらに、Pythonが**データサイエンス**、機械学習、特にディープラーニングの主要言語であるという単純な事実により、FastAPIはデータサイエンス/機械学習のWeb APIおよびアプリケーション (他の多くのアプリケーションとの) に非常によく適合しています。

本番環境でこの並列処理を実現する方法については、[デプロイ](deployment/index.md){.internal-link target=_blank}に関するセクションを参照してください。

## `async` と `await`

現代的なバージョンのPythonには、非同期コードを定義する非常に直感的な方法があります。これにより、通常の「シーケンシャル」コードのように見え、適切なタイミングで「待機」します。

)

// Tests isObjectDangling function
func TestIsObjectDangling(t *testing.T) {
	fi := newFileInfo("test-object", 2, 2)
	fi.Erasure.Index = 1

	ifi := newFileInfo("test-object", 2, 2)
	ifi.SetInlineData()
	ifi.Erasure.Index = 1

	testCases := []struct {
		name             string
		metaArr          []FileInfo
		errs             []error
		dataErrs         map[int][]int