private void writeContent(final Supplier<InputStream> handler) {
            try (BufferedInputStream bis = new BufferedInputStream(handler.get());
                    ContentOutputStream dfos = new ContentOutputStream(threshold, Curl.tmpDir)) {
                final byte[] bytes = new byte[4096];
                int length = bis.read(bytes);
                while (length != -1) {
                    if (length != 0) {

participant dep_func as Abhängigkeit scope="function"
participant operation as Pfadoperation

    client ->> dep_req: Startet den Request
    Note over dep_req: Führt den Code bis zum yield aus
    dep_req ->> dep_func: Reicht Abhängigkeit weiter
    Note over dep_func: Führt den Code bis zum yield aus
    dep_func ->> operation: Führt Pfadoperation mit Abhängigkeit aus
    operation ->> dep_func: Kehrt aus Pfadoperation zurück

        final DOMParser parser = getDomParser();
        try (final BufferedInputStream bis = new BufferedInputStream(responseData.getResponseBody())) {
            final byte[] bomBytes = new byte[UTF8_BOM_SIZE];
            bis.mark(UTF8_BOM_SIZE);
            final int size = bis.read(bomBytes);
            if (size < 3 || !isUtf8BomBytes(bomBytes)) {
                bis.reset();
            }
            final InputSource is = new InputSource(bis);

Da es sich stattdessen um ein „asynchrones“ System handelt, kann die Aufgabe nach Abschluss ein wenig (einige Mikrosekunden) in der Schlange warten, bis der Computer / das Programm seine anderen Dinge erledigt hat und zurückkommt, um die Ergebnisse entgegenzunehmen und mit ihnen weiterzuarbeiten.

könnten das auf der obersten Ebene des Moduls/der Datei machen, aber das würde auch bedeuten, dass **das Modell geladen wird**, selbst wenn Sie nur einen einfachen automatisierten Test ausführen, dann wäre dieser Test **langsam**, weil er warten müsste, bis das Modell geladen ist, bevor er einen davon unabhängigen Teil des Codes ausführen könnte.

Das wollen wir besser machen: Laden wir das Modell, bevor die Requests bearbeitet werden, aber unmittelbar bevor die Anwendung beginnt, Requests zu empfangen,...

///

/// check | Inspiró a **FastAPI** a

Encontrar una manera de tener un rendimiento impresionante.

Por eso **FastAPI** se basa en Starlette, ya que es el framework más rápido disponible (probado por benchmarks de terceros).

///

### <a href="https://falconframework.org/" class="external-link" target="_blank">Falcon</a> { #falcon }

No es muy popular o usado hoy en día.

## OpenAPI { #openapi }

OpenAPI (anteriormente conocido como Swagger) es la especificación abierta para construir APIs (ahora parte de la Linux Foundation).

**FastAPI** se basa en **OpenAPI**.

Eso es lo que hace posible tener múltiples interfaces de documentación interactiva automática, generación de código, etc.

OpenAPI tiene una forma de definir múltiples "esquemas" de seguridad.

    * **Kolay**: Kolay öğrenip kolay kullanmak için tasarlandı. Daha az döküman okuma daha çok iş.
    * **Kısa**: Minimum kod tekrarı. Her parametre bildiriminde birden çok özellik.
    * **Güçlü**: Production-ready. Otomatik interaktif dökümantasyon.

* Die Ressource, auf die der Client versucht hat, zuzugreifen, nicht existiert.
* usw.

In diesen Fällen würden Sie normalerweise einen **HTTP-Statuscode** im Bereich **400** (von 400 bis 499) zurückgeben.

Dies ist vergleichbar mit den HTTP-Statuscodes im Bereich 200 (von 200 bis 299). Diese „200“-Statuscodes bedeuten, dass der <abbr title="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Request</abbr> in irgendeiner Weise erfolgreich war.

* **Kolay**: Öğrenmesi ve kullanması kolay olacak şekilde tasarlandı. Doküman okuma ile daha az zaman harcayacaksınız.
* **Kısa**: Kod tekrarı minimize edildi. Her parametre tanımlamasında birden fazla özellik ve daha az hatayla karşılaşacaksınız.
* **Güçlü**: Otomatik ve etkileşimli dokümantasyon ile birlikte, kullanıma hazır kod elde edebilirsiniz.