}

  /**
   * This test creates a long random sequence of inputs, then a lot of differently configured sinks
   * process it; all should produce the same answer, the only difference should be the number of
   * process()/processRemaining() invocations, due to alignment.
   */
  @AndroidIncompatible // slow. TODO(cpovirk): Maybe just reduce iterations under Android.

func IsARMFloatCmp(op obj.As) bool {
	switch op {
	case arm.ACMPF, arm.ACMPD:
		return true
	}
	return false
}

// ARMMRCOffset implements the peculiar encoding of the MRC and MCR instructions.
// The difference between MRC and MCR is represented by a bit high in the word, not
// in the usual way by the opcode itself. Asm must use AMRC for both instructions, so
// we return the opcode for MRC so that asm doesn't need to import obj/arm.

## Sobre Starlette { #about-starlette }

No deberías fijar la versión de `starlette`.

Diferentes versiones de **FastAPI** utilizarán una versión más reciente específica de Starlette.

Así que, puedes simplemente dejar que **FastAPI** use la versión correcta de Starlette.

## Sobre Pydantic { #about-pydantic }

		{rulesCase4, rules2Case4, expectedResultCase4},
		{rulesCase5, rules2Case5, expectedResultCase5},
	}

	for i, testCase := range testCases {
		result := testCase.rules.Difference(testCase.rules2)

		if !reflect.DeepEqual(testCase.expectedResult, result) {
			t.Fatalf("test %v: result: expected: %v, got: %v", i+1, testCase.expectedResult, result)
		}
	}

## Sobre Starlette { #about-starlette }

Não é recomendado fixar a versão de `starlette`.

Versões diferentes de **FastAPI** utilizarão uma versão específica e mais recente de Starlette.

Então, você pode deixar **FastAPI** usar a versão correta do Starlette.

## Sobre Pydantic { #about-pydantic }

    O FastAPI usará o parâmetro `response_model` (que inclui dataclasses) para converter a resposta.

Você pode combinar `dataclasses` com outras anotações de tipo em muitas combinações diferentes para formar estruturas de dados complexas.

Confira as dicas de anotação no código acima para ver mais detalhes específicos.

## Saiba Mais { #learn-more }

    FastAPI usará el parámetro `response_model` (que incluye dataclasses) para convertir el response.

Puedes combinar `dataclasses` con otras anotaciones de tipos en muchas combinaciones diferentes para formar estructuras de datos complejas.

Revisa las anotaciones en el código arriba para ver más detalles específicos.

## Aprende Más { #learn-more }

 * resources
 *
 * We need to look at Maven, and Nexus as use cases and figure out what each of them needs to be
 * able to do
 *
 * - now what is really the difference between this and loading a component in plexus - custom
 * classloading capability - remote resolution of dependencies - do we want a model for sharing

Mas quando se checa _benchmarks_ e comparações você deveria ter o seguinte em mente.

## Benchmarks e velocidade { #benchmarks-and-speed }

Ao verificar os _benchmarks_, é comum observar algumas ferramentas de diferentes tipos comparadas como equivalentes.

Especificamente, observa-se Uvicorn, Starlette e FastAPI comparados juntos (entre muitas outras ferramentas).

    // TODO(kevinb): check more preconditions (as bufferSize >= chunkSize) if this is ever public
    checkArgument(bufferSize % chunkSize == 0);

    // TODO(user): benchmark performance difference with longer buffer
    // always space for a single primitive
    this.buffer = ByteBuffer.allocate(bufferSize + 7).order(ByteOrder.LITTLE_ENDIAN);
    this.bufferSize = bufferSize;
    this.chunkSize = chunkSize;
  }