Deshalb ist es sehr sinnvoll, asynchronen ⏸🔀⏯ Code für Web-APIs zu verwenden.

Diese Art der Asynchronität hat NodeJS populär gemacht (auch wenn NodeJS nicht parallel ist) und darin liegt die Stärke von Go als Programmiersprache.

Und das ist das gleiche Leistungsniveau, das Sie mit **FastAPI** erhalten.

      used to shard the checkpoint with a maximum shard file size. Users with
      advanced use cases can also write their own custom
      `tf.train.experimental.ShardingCallback`s.

* `tf.train.CheckpointOptions`
    * Added `experimental_skip_slot_variables` (a boolean option) to skip
    restoring of optimizer slot variables in a checkpoint.

*   `tf.saved_model.SaveOptions`

* **更简单**：
    * 没有新的模式定义 micro-language 需要学习。
    * 如果你知道 Python types，你就知道如何使用 Pydantic。
* 和你 **<abbr title="集成开发环境，和代码编辑器类似">IDE</abbr>/<abbr title="一个检查代码错误的程序">linter</abbr>/brain** 适配:
    * 因为 pydantic 数据结构仅仅是你定义的类的实例；自动补全，linting，mypy 以及你的直觉应该可以和你验证的数据一起正常工作。
* 验证**复杂结构**:
    * 使用分层的 Pydantic 模型, Python `typing`的 `List` 和 `Dict` 等等。
    * 验证器使我们能够简单清楚的将复杂的数据模式定义、检查并记录为 JSON Schema。

    ],
)

tf_cuda_library(
    name = "c_api_test_util",
    testonly = 1,
    srcs = ["c_api_test_util.cc"],
    hdrs = ["c_api_test_util.h"],
    visibility = [
        "//learning/brain:__subpackages__",
        "//tensorflow:__subpackages__",
    ],
    deps = [
        ":c_api",
        ":c_api_experimental",
        ":c_api_internal",
        "//tensorflow/c:c_test_util",

* **更簡單**：
    * 不需要學習新的 micro-language 來定義結構。
    * 如果你知道 Python 型別，你就知道如何使用 Pydantic。
* 和你的 **<abbr title="Integrated Development Environment，和程式碼編輯器類似">IDE</abbr>/<abbr title="一個檢查程式碼錯誤的工具">linter</abbr>/brain** 都能好好配合：
    * 因為 Pydantic 的資料結構其實就是你自己定義的類別實例，所以自動補齊、linting、mypy 以及你的直覺都能很好地在經過驗證的資料上發揮作用。
* 驗證**複雜結構**：
    * 使用 Pydantic 模型時，你可以把資料結構分層設計，並且用 Python 的 `List` 和 `Dict` 等型別來定義。

- Fixes high CPU usage in kubectl drain ([#95260](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/95260), [@amandahla](https://github.com/amandahla)) [SIG CLI]

	// for this instance of unlocker, we should let the
	// caller know that lock is not successfully released
	// yet.
	if len(locks)-tolerance == tolerance {
		// In case of split brain scenarios where
		// tolerance is exactly half of the len(*locks)
		// then we need to make sure we have unlocked
		// upto tolerance+1 - especially for RUnlock
		// to ensure that we don't end up with active

  IPv6 IPs. ([#121008](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/121008), [@danwinship](https://github.com/danwinship)) [SIG Network]
- Fixed an issue to not drain all the pods in a namespace when an empty-selector i.e. "{}" is specified in a Pod Disruption Budget (PDB) ([#121131](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/121131), [@sairameshv](https://github.com/sairameshv)) [SIG Apps]

- [ ] Monitor search quality and relevance
- [ ] Tune ranking and boosting settings
- [ ] Set up regular crawl schedules
- [ ] Configure backup and disaster recovery
- [ ] Document new search architecture
- [ ] Train users on new admin interface
- [ ] Decommission old search system (after validation period)

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## Additional Resources

- **Fess Documentation**: https://fess.codelibs.org/

Es fehlt jedoch noch die Dokumentation. Dann wurde APISpec erstellt.

Es ist ein Plugin für viele Frameworks (und es gibt auch ein Plugin für Starlette).

Die Funktionsweise besteht darin, dass Sie die Definition des Schemas im YAML-Format im Docstring jeder Funktion schreiben, die eine Route verarbeitet.

Und es generiert OpenAPI-Schemas.

So funktioniert es in Flask, Starlette, Responder, usw.