*
     * Consequently:
     * 1. If the previous mean is finite and the new value is non-finite then the new mean is that
     *    value (whether it is NaN or infinity).
     * 2. If the new value is finite and the previous mean is non-finite then the mean is unchanged
     *    (whether it is NaN or infinity).
     * 3. If both the previous mean and the new value are non-finite and...

Es ist fast das Einzige, woran Sie denken müssen, es selbst richtigzumachen und die Spezifikationen einzuhalten.

Den Rest erledigt **FastAPI** für Sie.

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## Die Abhängigkeiten aktualisieren

Jetzt werden wir unsere Abhängigkeiten aktualisieren.

Wir möchten den `current_user` *nur* erhalten, wenn dieser Benutzer aktiv ist.

        .isWithin(ALLOWED_ERROR)
        .of(MANY_VALUES_MEAN);
    // For datasets of many double values created from an iterable, we test many combinations of
    // finite and non-finite values:
    for (ManyValues values : ALL_MANY_VALUES) {
      StatsAccumulator accumulator = new StatsAccumulator();
      StatsAccumulator accumulatorByAddAllStats = new StatsAccumulator();

   * is not guaranteed to return zero when the dataset consists of the same value multiple times,
   * due to numerical errors. However, it is guaranteed never to return a negative result.
   *
   * <h3>Non-finite values</h3>
   *
   * <p>If the dataset contains any non-finite values ({@link Double#POSITIVE_INFINITY}, {@link

    assertThat(TWO_VALUES_STATS.mean()).isWithin(ALLOWED_ERROR).of(TWO_VALUES_MEAN);
    // For datasets of many double values created from an array, we test many combinations of finite
    // and non-finite values:
    for (ManyValues values : ALL_MANY_VALUES) {
      double mean = Stats.of(values.asArray()).mean();
      if (values.hasAnyNaN()) {
        assertWithMessage("mean of " + values).that(mean).isNaN();

        .isWithin(ALLOWED_ERROR)
        .of(MANY_VALUES_SUM_OF_PRODUCTS_OF_DELTAS / MANY_VALUES_COUNT);
    // For datasets of many double values, we test many combinations of finite and non-finite
    // x-values:
    for (ManyValues values : ALL_MANY_VALUES) {
      PairedStatsAccumulator accumulator =
          createFilledPairedStatsAccumulator(values.asIterable(), OTHER_MANY_VALUES);

    assertThat(TWO_VALUES_PAIRED_STATS.populationCovariance())
        .isWithin(ALLOWED_ERROR)
        .of(TWO_VALUES_SUM_OF_PRODUCTS_OF_DELTAS / 2);
    // For datasets of many double values, we test many combinations of finite and non-finite
    // x-values:
    for (ManyValues values : ALL_MANY_VALUES) {
      PairedStats stats = createPairedStatsOf(values.asIterable(), OTHER_MANY_VALUES);
      double populationCovariance = stats.populationCovariance();

Sie können jetzt Produktionsanwendungen mit **FastAPI** erstellen (und das tun Sie wahrscheinlich schon seit einiger Zeit), Sie müssen nur sicherstellen, dass Sie eine Version verwenden, die korrekt mit dem Rest Ihres Codes funktioniert.

## `fastapi`-Version pinnen

        .isWithin(ALLOWED_ERROR)
        .of(MANY_VALUES_SUM_OF_PRODUCTS_OF_DELTAS / MANY_VALUES_COUNT);
    // For datasets of many double values, we test many combinations of finite and non-finite
    // x-values:
    for (ManyValues values : ALL_MANY_VALUES) {
      PairedStatsAccumulator accumulator =
          createFilledPairedStatsAccumulator(values.asIterable(), OTHER_MANY_VALUES);

```

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/// info

Beachten Sie, wie `Offer` eine Liste von `Item`s hat, von denen jedes seinerseits eine optionale Liste von `Image`s hat.

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## Bodys aus reinen Listen

Wenn Sie möchten, dass das äußerste Element des JSON-Bodys ein JSON-`array` (eine Python-`list`e) ist, können Sie den Typ im Funktionsparameter deklarieren, mit der gleichen Syntax wie in Pydantic-Modellen: