stack.push(reverse(encoded.subSequence(start, idx)));

    if (c == '!' || c == '?' || c == ':' || c == ',') {
      // '!' represents an interior node that represents a REGISTRY entry in the map.
      // '?' represents a leaf node, which represents a REGISTRY entry in map.
      // ':' represents an interior node that represents a private entry in the map
      // ',' represents a leaf node, which represents a private entry in the map.

Beim Ansehen von Benchmarks und Vergleichen sollten Sie jedoch Folgende Punkte beachten.

## Benchmarks und Geschwindigkeit

    for (int i = 0; i < reps; i++) {
      String unused = interner.intern(Double.toHexString(Math.random()));
    }
    return reps;
  }

  @CanIgnoreReturnValue
  @Benchmark
  int strongInterner(int reps) {
    Interner<String> interner = Interners.newStrongInterner();
    for (int i = 0; i < reps; i++) {
      String unused = interner.intern(Double.toHexString(Math.random()));
    }
    return reps;
  }

Verwenden Sie diese, um eine Funktion zu dekorieren, die ein einziges `yield` hat.

Das ist es auch, was **FastAPI** intern für Abhängigkeiten mit `yield` verwendet.

Aber Sie müssen die Dekoratoren nicht für FastAPI-Abhängigkeiten verwenden (und das sollten Sie auch nicht).

FastAPI erledigt das intern für Sie.

                    /*
                     * First request w/ interim response
                     */

                    req.nextElement();
                    if (req.hasMoreElements()) {
                        final SmbComBlankResponse interim = new SmbComBlankResponse();
                        super.sendrecv(req, interim, RESPONSE_TIMEOUT);
                        if (interim.errorCode != 0) {

Esto sigue siendo soportado gracias a **Pydantic**, ya que tiene <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/#use-of-stdlib-dataclasses-with-basemodel" class="external-link" target="_blank">soporte interno para `dataclasses`</a>.

Así que, incluso con el código anterior que no usa Pydantic explícitamente, FastAPI está usando Pydantic para convertir esos dataclasses estándar en su propia versión de dataclasses de Pydantic.

Isso ainda é suportado graças ao **Pydantic**, pois ele tem <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/#use-of-stdlib-dataclasses-with-basemodel" class="external-link" target="_blank">suporte interno para `dataclasses`</a>.

Então, mesmo com o código acima que não usa Pydantic explicitamente, o FastAPI está usando Pydantic para converter essas dataclasses padrão para a versão do Pydantic.

E claro, ele suporta o mesmo:

Se soportan los siguientes argumentos:

* `minimum_size` - No comprimir con GZip responses que sean más pequeñas que este tamaño mínimo en bytes. Por defecto es `500`.
* `compresslevel` - Usado durante la compresión GZip. Es un entero que varía de 1 a 9. Por defecto es `9`. Un valor más bajo resulta en una compresión más rápida pero archivos más grandes, mientras que un valor más alto resulta en una compresión más lenta pero archivos más pequeños.

     */
    PERSISTENT,

    /**
     * Data should be retained for the duration of the current Maven session.
     * Suitable for:
     * - Build-wide configuration
     * - Project model caching
     * - Inter-module metadata
     */
    SESSION_SCOPED,

    /**
     * Data should only be retained for the current build request.
     * Suitable for:
     * - Plugin execution results
     * - Temporary build artifacts

Das `directory="static"` bezieht sich auf den Namen des Verzeichnisses, das Ihre statischen Dateien enthält.

Das `name="static"` gibt dieser Unteranwendung einen Namen, der intern von **FastAPI** verwendet werden kann.

Alle diese Parameter können anders als "`static`" lauten, passen Sie sie an die Bedürfnisse und spezifischen Details Ihrer eigenen Anwendung an.

## Weitere Informationen