pace9eaea0911d89d6//5IAGUAbAB2AGUAdABpAG//5NAG8AbgBhAGMAbwAAAK/+SABlAGwAdgBlAHQAaQBj Text{\rtf1\ansi\ansicpg1252\cocoartf1561\cocoasubrtf200 {\fonttbl\f0\fnil\fcharset0 HelveticaNeue;\f1\fnil\fcharset0 Monaco;} {\colortbl;\red255\green255\blue255;\red0\green0\blue0;} {\*\expandedcolortbl;;\csgray\c0;} \pard\tx560\tx1120\tx1680\tx2240\tx2800\tx3360\tx3920\tx4480\tx5040\tx5600\tx6160\tx6720\pardirnatural\qc\partightenfactor0 \f0\i\fs32 \cf2 sourceSet \f1\i0 Implementation \f0 \ (configuration)}Bounds{{15,...

	ANDQ rBi, rDa;         \
	XORQ rBa, rDa;         \
	MOVQ rDa, _sa(oState); \
	S_RDA_RCA;             \
	                       \
	ROLQ $41, rBo;         \
	MOVQ rBi, rDe;         \
	ORQ  rBo, rDe;         \
	XORQ rBe, rDe;         \
	MOVQ rDe, _se(oState); \
	S_RDE_RCE;             \
	                       \
	MOVQ rBo, rDi;         \
	MOVQ rBu, rDo;         \
	ANDQ rBu, rDi;         \
	ORQ  rBa, rDo;         \

## Zusätzliche Response mit `model`

Sie können Ihren *Pfadoperation-Dekoratoren* einen Parameter `responses` übergeben.

Der nimmt ein `dict` entgegen, die Schlüssel sind Statuscodes für jede Response, wie etwa `200`, und die Werte sind andere `dict`s mit den Informationen für jede Response.

Jedes dieser Response-`dict`s kann einen Schlüssel `model` haben, welcher ein Pydantic-Modell enthält, genau wie `response_model`.

	s.r = s.b
	s.nextch()
}

func (s *source) nextch() {
redo:
	s.col += uint(s.chw)
	if s.ch == '\n' {
		s.line++
		s.col = 0
	}

	// fast common case: at least one ASCII character
	if s.ch = rune(s.buf[s.r]); s.ch < sentinel {
		s.r++
		s.chw = 1
		if s.ch == 0 {
			s.error("invalid NUL character")
			goto redo
		}
		return
	}

// license that can be found in the LICENSE file.

package main

// same const identifier declared twice should not be accepted
const none = 0  // GCCGO_ERROR "previous"

# GraphQL

Da **FastAPI** auf dem **ASGI**-Standard basiert, ist es sehr einfach, jede **GraphQL**-Bibliothek zu integrieren, die auch mit ASGI kompatibel ist.

Sie können normale FastAPI-*Pfadoperationen* mit GraphQL in derselben Anwendung kombinieren.

!!! tip "Tipp"
    **GraphQL** löst einige sehr spezifische Anwendungsfälle.

    Es hat **Vorteile** und **Nachteile** im Vergleich zu gängigen **Web-APIs**.

Sie könnten beispielsweise sicherstellen, dass jede *Pfadoperation* einen Tag hat, und dann die Operation-ID basierend auf dem **Tag** und dem **Namen** der *Pfadoperation* (dem Funktionsnamen) generieren.

### Funktion zum Generieren einer eindeutigen ID erstellen

Wrappen Sie dann die WSGI-Anwendung (z. B. Flask) mit der Middleware.

Und dann mounten Sie das auf einem Pfad.

```Python hl_lines="2-3  23"
{!../../../docs_src/wsgi/tutorial001.py!}
```

## Es ansehen

Jetzt wird jede Anfrage unter dem Pfad `/v1/` von der Flask-Anwendung verarbeitet.

Und der Rest wird von **FastAPI** gehandhabt.

 * limitations under the License.
 */

package org.gradle.api.file

import org.apache.commons.io.FileUtils
import org.gradle.test.fixtures.AbstractProjectBuilderSpec

/**
 * Created by Rene on 28/01/15.
 * Temporary tests for nailing down root cause of slow java 8 builds on windows
 */
class MicroBenchmarkPerformanceTest extends AbstractProjectBuilderSpec {
    def "creating #number of files"() {
        expect:

Verwenden Sie einfach jede Art von Modell, jede Art von Klasse, jede Art von Datenbank, die Sie für Ihre Anwendung benötigen. **FastAPI** deckt das alles mit seinem Dependency Injection System ab.

## Codegröße