Crea funciones con un nombre que comience con `test_` (esta es la convención estándar de `pytest`).

Usa el objeto `TestClient` de la misma manera que con `httpx`.

Escribe declaraciones `assert` simples con las expresiones estándar de Python que necesites revisar (otra vez, estándar de `pytest`).

{* ../../docs_src/app_testing/tutorial001.py hl[2,12,15:18] *}

/// tip | Consejo

export MINIO_IDENTITY_OPENID_CLIENT_ID="843351d4-1080-11ea-aa20-271ecba3924a"
minio server /mnt/data
```

### Using WebIdentiy API

On another terminal run `web-identity.go` a sample client application which obtains JWT id_tokens from an identity provider, in our case its Keycloak. Uses the returned id_token response to get new temporary credentials from the MinIO server using the STS API call `AssumeRoleWithWebIdentity`.

   */
  public double populationCovariance() {
    checkState(count() != 0);
    return sumOfProductsOfDeltas / count();
  }

  /**
   * Returns the sample covariance of the values. The count must be greater than one.
   *
   * <p>This is not guaranteed to return zero when the dataset consists of the same pair of values
   * multiple times, due to numerical errors.
   *

# Ajuda FastAPI - Obter Ajuda

Você gosta do **FastAPI**?

Você gostaria de ajudar o FastAPI, outros usários, e o autor?

Ou você gostaria de obter ajuda relacionada ao **FastAPI**??

Existem métodos muito simples de ajudar (A maioria das ajudas podem ser feitas com um ou dois cliques).

E também existem vários modos de se conseguir ajuda.

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When you check the benchmarks, it is common to see several tools of different types compared as equivalent.

Specifically, to see Uvicorn, Starlette and FastAPI compared together (among many other tools).

The simpler the problem solved by the tool, the better performance it will get. And most of the benchmarks don't test the additional features provided by the tool.

The hierarchy is like:

* **Uvicorn**: an ASGI server

     * @param simpleMessage
     *            Simple message with arguments expanded
     * @return Message with message code
     */
    public static String getFormattedMessage(final String messageCode, final String simpleMessage) {
        return "[" + messageCode + "]" + simpleMessage;
    }

    /**
     * Expands arguments and returns a simple message without a message code.
     *
     * @param messageCode

            ImmutableSet.of(1, 2),
            ImmutableSet.of(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10));
    for (Set<Integer> sampleSet : sampleSets) {
      for (int k = 0; k <= sampleSet.size(); k++) {
        int size = k;
        Set<Set<Integer>> expected =
            Sets.filter(
                Sets.powerSet(sampleSet),
                new Predicate<Set<Integer>>() {

                  @Override

## Run the code { #run-the-code }

All the code blocks can be copied and used directly (they are actually tested Python files).

To run any of the examples, copy the code to a file `main.py`, and start `fastapi dev` with:

<div class="termy">

```console
$ <font color="#4E9A06">fastapi</font> dev <u style="text-decoration-style:solid">main.py</u>

import org.opensearch.search.aggregations.bucket.range.IpRangeAggregationBuilder;
import org.opensearch.search.aggregations.bucket.range.RangeAggregationBuilder;
import org.opensearch.search.aggregations.bucket.sampler.SamplerAggregationBuilder;
import org.opensearch.search.aggregations.bucket.terms.SignificantTermsAggregationBuilder;
import org.opensearch.search.aggregations.bucket.terms.TermsAggregationBuilder;

Mas você também pode explorar os benefícios do paralelismo e multiprocessamento (tendo múltiplos processadores rodando em paralelo) para trabalhos **limitados por CPU** como aqueles em sistemas de Machine Learning.

Isso, somado ao simples fato que Python é a principal linguagem para **Data Science**, Machine Learning e especialmente Deep Learning, faz do FastAPI uma ótima escolha para APIs web e aplicações com Data Science / Machine Learning (entre muitas outras).