Il est très simple et intuitif. Il est conçu pour être facilement extensible et avoir des composants modulaires.

Il offre :

- Des performances vraiment impressionnantes.
- Le support des WebSockets.
- Le support de GraphQL.
- Les tâches d'arrière-plan.

    }

    /**
     * Enable or disable high performance mode for sensitive data masking
     *
     * In high performance mode, expensive regex operations are avoided by doing
     * fast string contains checks first. This significantly improves performance
     * for high-frequency logging scenarios.
     *
     * @param enable true to enable high performance mode
     */

# Déployer avec Docker

Dans cette section, vous verrez des instructions et des liens vers des guides pour savoir comment :

* Faire de votre application **FastAPI** une image/conteneur Docker avec une performance maximale. En environ **5 min**.
* (Optionnellement) comprendre ce que vous, en tant que développeur, devez savoir sur HTTPS.
* Configurer un cluster en mode Docker Swarm avec HTTPS automatique, même sur un simple serveur à 5 dollars US/mois. En environ **20 min**.

Et c'est le même niveau de performance que celui obtenu avec **FastAPI**.

import com.google.common.primitives.Booleans;
import com.google.errorprone.annotations.InlineMe;
import java.util.Comparator;
import org.jspecify.annotations.Nullable;

/**
 * A utility for performing a chained comparison statement. <b>Note:</b> Java 8+ users should
 * generally prefer the methods in {@link Comparator}; see <a href="#java8">below</a>.
 *
 * <p>Example usage of {@code ComparisonChain}:
 *
 * {@snippet :

/**
 * Job for purging old log entries from the system.
 * This job removes old crawling sessions, search logs, job logs, and user info logs
 * based on configured retention periods. It helps maintain system performance by
 * preventing log tables from growing too large.
 */
public class PurgeLogJob {

    /** Logger instance for this class */
    private static final Logger logger = LogManager.getLogger(PurgeLogJob.class);

 * POSITIVE_INFINITY}, {@link Double#NaN NaN} is returned (note that this will only happen if the
 * dataset contains no finite values).
 *
 * <h3>Performance</h3>
 *
 * <p>The average time complexity of the computation is O(N) in the size of the dataset. There is a
 * worst case time complexity of O(N^2). You are extremely unlikely to hit this quadratic case on

   * to consider using {@link #forEachPair} instead of this method.
   *
   * <p><b>Performance note:</b> The resulting stream is not <a
   * href="http://gee.cs.oswego.edu/dl/html/StreamParallelGuidance.html">efficiently splittable</a>.
   * This may harm parallel performance.
   */
  @Beta
  public static <A extends @Nullable Object, B extends @Nullable Object, R extends @Nullable Object>

* Gerçekten etkileyici bir performansa sahip.Python'un ise en hızlı frameworklerinden bir tanesi, <a href="https://github.com/encode/starlette#performance" class="external-link" target="_blank">**NodeJS** ve **Go** ile ise eşdeğer performansa sahip.</a>.
* **WebSocket** desteği.
* **GraphQL** desteği.
* Kullanım halinde arka plan işlevleri.

Insbesondere dass Uvicorn, Starlette und FastAPI zusammen verglichen werden (neben vielen anderen Tools).

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

Die Hierarchie ist wie folgt:

* **Uvicorn**: ein ASGI-Server
    * **Starlette**: (verwendet Uvicorn) ein Web-Mikroframework