}, true
	}
	return jentry{}, false
}

// Sweep removes the transitioned object if it's no longer referred to.
func (os *objSweeper) Sweep() {
	if je, ok := os.shouldRemoveRemoteObject(); ok {
		globalExpiryState.enqueueTierJournalEntry(je)
	}
}

type jentry struct {
	ObjName   string
	VersionID string
	TierName  string
}

Il avait un système d'injection de dépendances. Il nécessitait un pré-enregistrement des composants, comme d'autres outils discutés ci-dessus. Mais c'était quand même une excellente fonctionnalité.

# https://github.com/apache/lucene-solr/blob/master/lucene/analysis/common/src/resources/org/apache/lucene/analysis/snowball/french_stop.txt
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Konkret geht es darum, Uvicorn, Starlette und FastAPI miteinander zu vergleichen (neben vielen anderen Tools).

Je einfacher das Problem, welches durch das Tool gelöst wird, desto besser ist die Performanz. Und die meisten Benchmarks testen nicht die zusätzlichen Funktionen, welche das Tool bietet.

Die Hierarchie ist wie folgt:

> Quelle est l'histoire de ce projet ? Il semble être sorti de nulle part et est devenu génial en quelques semaines [...].

Voici un petit bout de cette histoire.

## Alternatives

Je crée des API avec des exigences complexes depuis plusieurs années (Machine Learning, systèmes distribués, jobs asynchrones, bases de données NoSQL, etc), en dirigeant plusieurs équipes de développeurs.

£EcM £EcN §EcBSizeÒ §EcIndex ¦EcDistš ¨CSumAlgo ¨PartNums‘ ©PartETags‘ ©PartSizes‘Ò 'ªPartASizes‘Ò '¤SizeÒ 'Â¥MTimeÓ ¿W '’žÉ§MetaSys ¼X-Minio-Internal-actual-sizeÄ 141250§MetaUsr‚¤etagÙ"51fe09d68bacc8c5a68a-1¬content-type¸application/octet-stream΢JE" 8/xl.meta XL2 Æ b ¨Versions‘‚¤Type ¥V2ObjÞ ¢IDÄ ¤DDirÄ ÔLã°ê8EÒŸˆ”Ù Sé6¦EcAlgo £EcM £EcN §EcBSizeÒ §EcIndex ¦EcDistš ¨CSumAlgo ¨PartNums‘ ©PartETags‘ ©PartSizes‘Ò 'ªPartASizes‘Ò '¤SizeÒ 'Â¥MTimeÓ ¿W '’žÉ§MetaSys ¼X-Minio-Internal-actual-sizeÄ 14...

utilisez.

Vous pouvez **déployer un serveur** vous-même en utilisant une combinaison d'outils, vous pouvez utiliser un **service
cloud** qui fait une partie du travail pour vous, ou encore d'autres options possibles.

Je vais vous montrer certains des principaux concepts que vous devriez probablement avoir à l'esprit lors du déploiement
d'une application **FastAPI** (bien que la plupart de ces concepts s'appliquent à tout autre type d'application web).

Bei Verwendung von **Pydantic v2** ist die generierte OpenAPI etwas genauer und **korrekter** als zuvor. 😎

Tatsächlich gibt es in einigen Fällen sogar **zwei JSON-Schemas** in OpenAPI für dasselbe Pydantic-Modell für Eingabe und Ausgabe, je nachdem, ob sie **Defaultwerte** haben.

Sehen wir uns an, wie das funktioniert und wie Sie es bei Bedarf ändern können.

## Pydantic-Modelle für Eingabe und Ausgabe

Allerdings sollten Sie zuerst das **Tutorial – Benutzerhandbuch** lesen (was Sie hier gerade tun).

<!-- /sponsors -->

<a href="https://fastapi.tiangolo.com/fastapi-people/#sponsors" class="external-link" target="_blank">Other sponsors</a>

## Opinions

"_[...] J'utilise beaucoup **FastAPI** ces derniers temps. [...] Je prévois de l'utiliser dans mon équipe pour tous les **services de ML chez Microsoft**. Certains d'entre eux seront intégrés dans le coeur de **Windows** et dans certains produits **Office**._"