* **同一程序**可以有**多个进程**同时运行。

如果您检查操作系统中的“任务管理器”或“系统监视器”（或类似工具），您将能够看到许多正在运行的进程。

例如，您可能会看到有多个进程运行同一个浏览器程序（Firefox、Chrome、Edge 等）。 他们通常每个tab运行一个进程，再加上一些其他额外的进程。

<img class="shadow" src="/img/deployment/concepts/image01.png">

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现在我们知道了术语“进程”和“程序”之间的区别，让我们继续讨论部署。

## 启动时运行

在大多数情况下，当您创建 Web API 时，您希望它**始终运行**、不间断，以便您的客户端始终可以访问它。 这是当然的，除非您有特定原因希望它仅在某些情况下运行，但大多数时候您希望它不断运行并且**可用**。

*   [Python license example](https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/python/ops/nn.py#L1)
*   [Java license example](https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/java/src/main/java/org/tensorflow/Graph.java#L1)
*   [Go license example](https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/go/operation.go#L1)

`generate_html_response()` を呼び出した結果を返すことにより、**FastAPI** の振る舞いを上書きする `Response` が既に返されています。

しかし、一方では `response_class` に `HTMLResponse` を渡しているため、 **FastAPI** はOpenAPIや対話的ドキュメントでHTMLとして `text/html` でドキュメント化する方法を知っています。

<img src="/img/tutorial/custom-response/image01.png">

## 利用可能なレスポンス

以下が利用可能なレスポンスの一部です。

`Response` を使って他の何かを返せますし、カスタムのサブクラスも作れることを覚えておいてください。

/// note | 技術詳細

///

## OpenAPIとの統合

依存関係（およびサブ依存関係）のすべてのリクエスト宣言、検証、および要件は、同じOpenAPIスキーマに統合されます。

つまり、対話型ドキュメントにはこれらの依存関係から得られる全ての情報も含まれているということです:

<img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/tutorial/dependencies/image01.png">

## 簡単な使い方

見てみると、*path*と*operation*が一致した時に*path operation関数*が宣言されていて、**FastAPI** が正しいパラメータで関数を呼び出してリクエストからデータを抽出する処理をしています。

`generate_html_response()`를 호출한 결과를 반환함으로써, 기본적인 **FastAPI** 기본 동작을 재정의 하는 `Response`를 이미 반환하고 있습니다.

하지만 `response_class`에 `HTMLResponse`를 함께 전달했기 때문에, FastAPI는 이를 OpenAPI 및 대화형 문서에서 `text/html`로 HTML을 문서화 하는 방법을 알 수 있습니다.

<img src="/img/tutorial/custom-response/image01.png">

## 사용 가능한 응답들

다음은 사용할 수 있는 몇가지 응답들 입니다.

`Response`를 사용하여 다른 어떤 것도 반환 할수 있으며, 직접 하위 클래스를 만들 수도 있습니다.

/// note | 기술 세부사항

		writeLocks:           make([]string, len(restClnts)),
		readLocks:            make([]string, len(restClnts)),
		Names:                names,
		clnt:                 clnt,
		rng:                  rand.New(&lockedRandSource{src: rand.NewSource(time.Now().UTC().UnixNano())}),
		refreshInterval:      drwMutexRefreshInterval,
		lockRetryMinInterval: lockRetryMinInterval,
	}
}

// Lock holds a write lock on dm.
//

OSの「タスク・マネージャー」や「システム・モニター」（または同様のツール）を確認すれば、これらのプロセスの多くが実行されているの見ることができるでしょう。

例えば、同じブラウザプログラム（Firefox、Chrome、Edgeなど）を実行しているプロセスが複数あることがわかります。通常、1つのタブにつき1つのプロセスが実行され、さらに他のプロセスも実行されます。

<img class="shadow" src="/img/deployment/concepts/image01.png">

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さて、**プロセス**と**プログラム**という用語の違いを確認したところで、デプロイメントについて話を続けます。

## 起動時の実行

	ROR R0, R23, R2                            // e22ec09a
	SBCW R4, R8, R24                           // 1801045a
	SBC R25, R10, R26                          // 5a0119da
	SBCSW R27, R19, R19                        // 73021b7a
	SBCS R5, R9, R5                            // 250105fa
	SBFIZW $9, R10, $18, R22                   // 56451713
	SBFIZ $6, R11, $15, R20                    // 74397a93
	SBFXW $8, R15, $10, R20                    // f4450813

  for (int i = 0; i < num_items; ++i) {
    TF_DeleteShapeAndTypeList(shape_list_array[i]);
  }
  delete[] shape_list_array;
}

namespace tensorflow {
absl::Status TF_TensorToTensor(const TF_Tensor* src, Tensor* dst);

// Helpers for loadding a TensorFlow PluggableDevice plugin (a .so file).
absl::Status LoadPluggableDeviceLibrary(const char* library_filename,
                                        void** result);

		haddrs, err := globalDNSCache.LookupHost(ctx, host)
		if err == nil {
			for _, addr := range haddrs {
				addrs.Add(net.JoinHostPort(addr, globalMinioPort))
			}
		} else {
			// Unable to lookup host in 2-secs, let it fail later anyways.
			addrs.Add(globalMinioAddr)
		}
	} else {
		addrs.Add(globalMinioAddr)
	}
	return addrs.ToSlice()
}

var globalLoggerOutput io.WriteCloser