### Beim Hochfahren automatisch ausführen

# Testen mit Ersatz für Abhängigkeiten

## Abhängigkeiten beim Testen überschreiben

Es gibt einige Szenarien, in denen Sie beim Testen möglicherweise eine Abhängigkeit überschreiben möchten.

Sie möchten nicht, dass die ursprüngliche Abhängigkeit ausgeführt wird (und auch keine der möglicherweise vorhandenen Unterabhängigkeiten).

# Tutorial - Pedoman Pengguna - Pengenalan

Tutorial ini menunjukan cara menggunakan ***FastAPI*** dengan semua fitur-fiturnya, tahap demi tahap.

Setiap bagian dibangun secara bertahap dari bagian sebelumnya, tetapi terstruktur untuk memisahkan banyak topik, sehingga kamu bisa secara langsung menuju ke topik spesifik untuk menyelesaikan kebutuhan API tertentu.

Ini juga dibangun untuk digunakan sebagai referensi yang akan datang.

Das kann nützlich sein, wenn Sie beispielsweise in einem Land leben, in dem bestimmte URLs eingeschränkt sind.

### Die automatischen Dokumentationen deaktivieren

Der erste Schritt besteht darin, die automatischen Dokumentationen zu deaktivieren, da diese standardmäßig das Standard-CDN verwenden.

Um diese zu deaktivieren, setzen Sie deren URLs beim Erstellen Ihrer `FastAPI`-App auf `None`:

```Python hl_lines="8"

```Python
async with lifespan(app):
    await do_stuff()
```

Wenn Sie wie oben einen Kontextmanager oder einen asynchronen Kontextmanager erstellen, führt dieser vor dem Betreten des `with`-Blocks den Code vor dem `yield` aus, und nach dem Verlassen des `with`-Blocks wird er den Code nach dem `yield` ausführen.

In unserem obigen Codebeispiel verwenden wir ihn nicht direkt, sondern übergeben ihn an FastAPI, damit es ihn verwenden kann.

  %0 = "tf.ReadVariableOp"(%arg0) {_output_shapes = ["tfshape$dim { size: 1 } dim { size: 3 }"], device = "/device:CPU:0", dtype = !tf_type.quint8} : (tensor<!tf_type.resource<tensor<1x3x!tf_type.quint8>>>) -> tensor<1x3x!tf_type.quint8>

  // CHECK: tf.ReadVariableOp
  // CHECK-SAME: dtype = !corert.quint16

  %2 = "tf.MatMul"(%arg0, %1) {T = f32, _output_shapes = ["tfshape$dim { size: 3 } dim { size: 3 }"], device = "/device:CPU:0", transpose_a = false, transpose_b = false} : (tensor<3x1xf32>, tensor<1x3xf32>) -> tensor<3x3xf32>
  // CHECK-NEXT: [[r1:%.*]] = tfrt_fallback_async.executeop {{.*}} "tf.BiasAdd"([[r0]], [[result]])

"tfdtype$DT_FLOAT", "tfdtype$DT_FLOAT"], Tout = ["tfdtype$DT_FLOAT", "tfdtype$DT_FLOAT", "tfdtype$DT_FLOAT", "tfdtype$DT_FLOAT", "tfdtype$DT_FLOAT"], _output_shapes = ["tfshape$dim { size: 9 } dim { size: 10 }", "tfshape$dim { size: -1 } dim { size: 9 } dim { size: 10 }", "tfshape$dim { size: 8 } dim { size: 10 }", "tfshape$dim { size: 8 } dim { size: 10 }", "tfshape$"], _read_only_resource_inputs = [], config = "", config_proto = "\0A\07\0A\03CPU\10\01\0A\07\0A\03GPU\10\002\02J\008\01", device = "", executor_type...

				return
			}
		}
	}

	// Something went wrong. Just pass the line through.
	f.w.Write(line)
}

type jsonValue struct {
	atom json.Token  // If json.Delim, then seq will be filled
	seq  []jsonValue // If atom == json.Delim('{'), alternating pairs
}

var jsonPop = errors.New("end of JSON sequence")

func decodeJSONValue(dec *json.Decoder) (jsonValue, error) {
	t, err := dec.Token()

      assert(index[i] < shape[i]);
      assert(index[i] >= 0);
    }
#endif  // NDEBUG
    for (int64_t dim = shape.size() - 1; dim >= 0; --dim) {
      if (dim == fixed_axis) continue;
      ++index[dim];
      if (index[dim] < shape[dim]) return std::move(index);
      index[dim] = 0;
    }
    return std::nullopt;
  }

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