{"attributes":{"description":"","kibanaSavedObjectMeta":{"searchSourceJSON":"{\"query\":{\"query\":\"\",\"language\":\"kuery\"},\"filter\":[],\"indexRefName\":\"kibanaSavedObjectMeta.searchSourceJSON.index\"}"},"title":"search-query-counts-per-sec","uiStateJSON":"{}","version":1,"visState":"{\"title\":\"search-query-counts-per-sec\",\"type\":\"histogram\",\"params\":{\"type\":\"histogram\",\"grid\":{\"categoryLines\":false},\"categoryAxes\":[{\"id\":\"CategoryAxis-1\",\"type\":\"category\",\"position\":\"bottom...

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package org.jetbrains.kotlin.analysis.api.fir

import com.intellij.psi.PsiElement
import com.intellij.psi.search.ProjectScope
import org.jetbrains.kotlin.analysis.low.level.api.fir.sessions.llFirSession
import org.jetbrains.kotlin.analysis.project.structure.KtBuiltinsModule
import org.jetbrains.kotlin.analysis.project.structure.KtModule

            ; mappingMap = map:{
                ; type = map:{
                    ; date@dateOptionalTime = LocalDateTime
                }
            }
        }
        ; fess_log.search_log = map:{
            ; package = log
            ; esclientDiFile = esclient.xml
            ; esfluteDiFile = esflute_log.xml
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### Modelle für maschinelles Lernen mit spaCy und FastAPI – Funktionen

* **spaCy** NER-Modellintegration.
* **Azure Cognitive Search**-Anforderungsformat integriert.
* **Produktionsbereit** Python-Webserver, verwendet Uvicorn und Gunicorn.
* **Azure DevOps** Kubernetes (AKS) CI/CD-Deployment integriert.

## Modèles d'apprentissage automatique avec spaCy et FastAPI - Fonctionnalités

* Intégration d'un modèle NER **spaCy**.
* Formatage de requête pour **Azure Cognitive Search**.
* Serveur Python web **prêt à utiliser en production** utilisant Uvicorn et Gunicorn.
* Déploiement CI/CD Kubernetes pour **Azure DevOps** (AKS).

* However, when a Markdown document is translated, the `#hash-parts` in links to its headings may change. Update these links if possible.
    * Search for such links in the translated document using the regex `#[^# ]`.
    * Search in all documents already translated into your language for `your-translated-document.md`. For example VS Code has an option "Edit" -> "Find in Files".

## Futur

À ce stade, il est déjà clair que **FastAPI** et ses idées sont utiles pour de nombreuses personnes.

Elle a été préférée aux solutions précédentes parce qu'elle convient mieux à de nombreux cas d'utilisation.

De nombreux développeurs et équipes dépendent déjà de **FastAPI** pour leurs projets (y compris moi et mon équipe).

```Python
{!> ../../../docs_src/app_testing/app_b/test_main.py!}
```

Whenever you need the client to pass information in the request and you don't know how to, you can search (Google) how to do it in `httpx`, or even how to do it with `requests`, as HTTPX's design is based on Requests' design.

Then you just do the same in your tests.

E.g.:

## Exécutez votre code avec votre <abbr title="En anglais: debugger">débogueur</abbr>

Parce que vous exécutez le serveur Uvicorn directement depuis votre code, vous pouvez appeler votre programme Python (votre application FastAPI) directement depuis le <abbr title="En anglais: debugger">débogueur</abbr>.

---

It is used by many companies including Mozilla, Red Hat and Eventbrite.

It was one of the first examples of **automatic API documentation**, and this was specifically one of the first ideas that inspired "the search for" **FastAPI**.

!!! note
    Django REST Framework was created by Tom Christie. The same creator of Starlette and Uvicorn, on which **FastAPI** is based.


!!! check "Inspired **FastAPI** to"