package cmd

import (
	"context"
	"os"
	"reflect"
	"sync"
	"testing"

	"github.com/minio/minio/internal/dsync"
)

// Helper function to create a lock server for testing
func createLockTestServer(ctx context.Context, t *testing.T) (string, *lockRESTServer, string) {
	obj, fsDir, err := prepareFS(ctx)
	if err != nil {
		t.Fatal(err)
	}

	newAPIEndpoints = stripStandardPorts(apiEndpoints, "")
	if !reflect.DeepEqual(apiEndpoints, newAPIEndpoints) {
		t.Fatalf("Expected %#v, got %#v", apiEndpoints, newAPIEndpoints)
	}
}

// Test printing server common message.
func TestPrintServerCommonMessage(t *testing.T) {
	ctx, cancel := context.WithCancel(context.Background())
	defer cancel()

	obj, fsDir, err := prepareFS(ctx)
	if err != nil {
		t.Fatal(err)
	}

[19515] [INFO] Booting worker with pid: 19515
[19511] [INFO] Started server process [19511]
[19511] [INFO] Waiting for application startup.
[19511] [INFO] Application startup complete.
[19513] [INFO] Started server process [19513]
[19513] [INFO] Waiting for application startup.
[19513] [INFO] Application startup complete.
[19514] [INFO] Started server process [19514]
[19514] [INFO] Waiting for application startup.

Auf diese Weise können Sie in vielen Fällen etwas über Container und Docker lernen und dieses Wissen mit vielen verschiedenen Tools und Komponenten wiederverwenden.

Sie würden also **mehrere Container** mit unterschiedlichen Dingen ausführen, wie einer Datenbank, einer Python-Anwendung, einem Webserver mit einer React-Frontend-Anwendung, und diese über ihr internes Netzwerk miteinander verbinden.

	}

	// We have 2 cases:
	// 1) Cold listing, just list.
	// 2) Returning, but with no id. Start async listing.
	// 3) Returning, with ID, stream from list.
	//
	// If we don't have a list id we must ask the server if it has a cache or create a new.
	if o.ID != "" && !o.Transient {
		// Create or ping with handout...
		rpc := globalNotificationSys.restClientFromHash(pathJoin(o.Bucket, o.Prefix))
		var c *metacache
		if rpc == nil {

        based server to register tf.function methods and a GRPC client to invoke
        remote registered methods. RPC APIs are intended for multi-client setups
        i.e. server and clients are started in separate binaries independently.

    *   Example usage to create server: ```python server =
        tf.distribute.experimental.rpc.Server.create("grpc", "127.0.0.1:1234")

							continue
						}
					} else {
						r = io.NopCloser(bytes.NewBuffer([]byte{}))
					}
					// Keep disk path instead of ID, to ensure that the downloaded zip file can be
					// easily automated with `minio server hostname{1...n}/disk{1...m}`.
					err = fn(r, disk.Hostname(), disk.Endpoint().Path, pathJoin(volume, si.Name), si)
					r.Close()
					if err != nil {
						return err
					}
				}
			}
		}
	}

	"github.com/minio/minio-go/v7"
	"github.com/minio/minio-go/v7/pkg/credentials"
	"github.com/minio/minio/internal/auth"
	xioutil "github.com/minio/minio/internal/ioutil"
	"github.com/minio/pkg/v3/mimedb"
	ftp "goftp.io/server/v2"
)

var _ ftp.Driver = &ftpDriver{}

// ftpDriver implements ftpDriver to store files in minio
type ftpDriver struct {
	endpoint string
}

// NewFTPDriver implements ftp.Driver interface

## Full Stack FastAPI MongoDB

... könnte später kommen, abhängig von meiner verfügbaren Zeit und anderen Faktoren. 😅 🎉

## Modelle für maschinelles Lernen mit spaCy und FastAPI

GitHub: <a href="https://github.com/microsoft/cookiecutter-spacy-fastapi" class="external-link" target="_blank">https://github.com/microsoft/cookiecutter-spacy-fastapi</a>

### Modelle für maschinelles Lernen mit spaCy und FastAPI – Funktionen

```mermaid
graph LR

browser("Browser")
proxy["Proxy auf http://0.0.0.0:9999/api/v1/app"]
server["Server auf http://127.0.0.1:8000/app"]

browser --> proxy
proxy --> server
```

/// tip | "Tipp"

Die IP `0.0.0.0` wird üblicherweise verwendet, um anzudeuten, dass das Programm alle auf diesem Computer/Server verfügbaren IPs abhört.

///