이전 버전의 파이썬에서는 스레드 또는 [Gevent](https://www.gevent.org/)를 사용할 수 있었을 것입니다. 하지만 코드를 이해하고, 디버깅하고, 이에 대해 생각하는 것이 훨씬 더 복잡합니다.

이전 버전의 NodeJS/브라우저 JavaScript에서는 "callback"을 사용했을 것입니다. 이는 "callback hell"로 이어집니다.

## 코루틴 { #coroutines }

**코루틴**은 `async def` 함수가 반환하는 것에 대한 매우 고급스러운 용어일 뿐입니다. 파이썬은 그것이 함수와 비슷한 무언가로서 시작할 수 있고, 어느 시점에 끝나지만, 내부에 `await`가 있을 때마다 내부적으로도 일시정지 ⏸ 될 수 있다는 것을 알고 있습니다.

e-quarters:before{content:"\f241"}.fa-battle-net:before{content:"\f835"}.fa-bed:before{content:"\f236"}.fa-beer:before{content:"\f0fc"}.fa-behance:before{content:"\f1b4"}.fa-behance-square:before{content:"\f1b5"}.fa-bell:before{content:"\f0f3"}.fa-bell-slash:before{content:"\f1f6"}.fa-bezier-curve:before{content:"\f55b"}.fa-bible:before{content:"\f647"}.fa-bicycle:before{content:"\f206"}.fa-biking:before{content:"\f84a"}.fa-bimobject:before{content:"\f378"}.fa-binoculars:before{content:"\f1e5"}....

// https://www.iana.org/domains/root/db/degree.html
degree

// delivery : Binky Moon, LLC
// https://www.iana.org/domains/root/db/delivery.html
delivery

// dell : Dell Inc.
// https://www.iana.org/domains/root/db/dell.html
dell

// deloitte : Deloitte Touche Tohmatsu
// https://www.iana.org/domains/root/db/deloitte.html
deloitte

// delta : Delta Air Lines, Inc.

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    *   tf.optimizers => tf.keras.optimizers
    *   Add tf.keras.layers.AbstractRNNCell as the preferred implementation of
        RNN cell for TF v2. User can use it to implement RNN cell with custom
        behavior.
    *   Adding `clear_losses` API to be able to clear losses at the end of
        forward pass in a custom training loop in eager.

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* **[alpha]** New Bootstrap Token authentication and management method. Works well with kubeadm. kubeadm now supports managing tokens, including time based expiration, after the cluster is launched.  See [kubeadm reference docs](https://kubernetes.io/docs/admin/kubeadm/#manage-tokens) for details.

- Fixed a regression introduced in 1.33 where some paginated LIST calls fell back to `etcd` instead of being served from cache. ([#132244](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/132244), [@hakuna-matatah](https://github.com/hakuna-matatah))

s2[0] = 42                     // setting s2[0] changes s1[0] as well
fmt.Println(s1, s2)            // prints [42] [42 2 3]

var m1 = make(map[string]int)
var m2 = m1                    // m2 stores the map descriptor of m1
m1["foo"] = 42                 // setting m1["foo"] changes m2["foo"] as well
fmt.Println(m2["foo"])         // prints 42
</pre>