"serviceAccount": "httpbin",
      "workloadName": "httpbin",
      "workloadType": "deployment",
      "canonicalName": "httpbin",
      "canonicalRevision": "v1",
      "node": "ambient-worker",
      "status": "Healthy",
      "clusterId": "Kubernetes"
    },
    "/10.244.2.8": {
      "workloadIps": [
        "10.244.2.8"
      ],
      "protocol": "TCP",

user  nginx;
worker_processes  auto;

error_log  /var/log/nginx/error.log warn;
pid        /var/run/nginx.pid;

events {
    worker_connections  4096;
}

http {
    include       /etc/nginx/mime.types;
    default_type  application/octet-stream;

    log_format  main  '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" '
                      '$status $body_bytes_sent "$http_referer" '

### Full Stack FastAPI PostgreSQL - Özellikler

* Full **Docker** entegrasyonu (Docker based).
* Docker Swarm Mode ile deployment.
* **Docker Compose** entegrasyonu ve lokal geliştirme için optimizasyon.
* Uvicorn ve Gunicorn ile **Production ready** Python web server'ı.

                                      int64_t init_timeout_in_ms, int retries,
                                      bool clear_existing_contexts = false) = 0;

  // Initializes context for the local worker and no contexts will be created
  // for remote workers. Currently this only works for resetting context.
  // TODO(b/289445025): Consider removing this when we find a proper fix.
  virtual Status InitializeLocalOnlyContext(const ServerDef& server_def,

        }

        def stylesheetFile = new File(getTemporaryDir(), "dslHtml.xsl")
        def xslthlConfigFile = getStylesheetHighlightFile().get().asFile.toURI()

        // TODO: Implement this with the worker API
        workerLeaseService.runAsIsolatedTask({
            source.visit { FileVisitDetails fvd ->
                if (fvd.isDirectory()) {
                    return
                }

```console
$ pip install "hypercorn[trio]"
---> 100%
```

</div>

### Запуск с Trio

Далее запустите Hypercorn с опцией `--worker-class` и аргументом `trio`:

<div class="termy">

```console
$ hypercorn main:app --worker-class trio
```

</div>

Hypercorn, в свою очередь, запустит ваше приложение использующее Trio.

* **安全密码**，默认使用密码哈希
* **JWT 令牌**身份验证
* **SQLAlchemy** 模型（独立于 Flask 扩展，可直接用于 Celery Worker）
* 基础的用户模型（可按需修改或删除）
* **Alembic** 迁移
* **CORS**（跨域资源共享）
* **Celery** Worker 可从后端其它部分有选择地导入并使用模型和代码
* REST 后端测试基于 Pytest，并与 Docker 集成，可独立于数据库实现完整的 API 交互测试。因为是在 Docker 中运行，每次都可从头构建新的数据存储（使用 ElasticSearch、MongoDB、CouchDB 等数据库，仅测试 API 运行）
* Python 与 **Jupyter Kernels** 集成，用于远程或 Docker 容器内部开发，使用 Atom Hydrogen 或 Visual Studio Code 的 Jupyter 插件
* **Vue** 前端：

<div class="termy">

```console
$ pip install "hypercorn[trio]"
---> 100%
```

</div>

### Run with Trio

然后你可以传递值`trio`给命令行选项`--worker-class`:

<div class="termy">

```console
$ hypercorn main:app --worker-class trio
```

</div>

这将通过您的应用程序启动 Hypercorn，并使用 Trio 作为后端。

现在您可以在应用程序内部使用 Trio。 或者更好的是，您可以使用 AnyIO，使您的代码与 Trio 和 asyncio 兼容。 🎉

## 部署概念

```console
$ pip install "hypercorn[trio]"
---> 100%
```

</div>

### Mit Trio ausführen

Dann können Sie die Befehlszeilenoption `--worker-class` mit dem Wert `trio` übergeben:

<div class="termy">

```console
$ hypercorn main:app --worker-class trio
```

</div>

Und das startet Hypercorn mit Ihrer Anwendung und verwendet Trio als Backend.

```console
$ pip install "hypercorn[trio]"
---> 100%
```

</div>

### Exécuter avec Trio

Ensuite, vous pouvez passer l'option de ligne de commande `--worker-class` avec la valeur `trio` :

<div class="termy">

```console
$ hypercorn main:app --worker-class trio
```

</div>

Et cela démarrera Hypercorn avec votre application en utilisant Trio comme backend.