benchmarkSelect(b, count, "select * from S3Object")
}

// BenchmarkSelectAll_100K - benchmark * function with 100k records.
func BenchmarkSelectAll_100K(b *testing.B) {
	benchmarkSelectAll(b, 100*humanize.KiByte)
}

// BenchmarkSelectAll_1M - benchmark * function with 1m records.
func BenchmarkSelectAll_1M(b *testing.B) {
	benchmarkSelectAll(b, 1*humanize.MiByte)
}

        ElevateWord elevateWord2 =
                new ElevateWord("b", 0.0f, Collections.singletonList("b"), Collections.singletonList("content"), null, null);
        ElevateWord elevateWord3 = new ElevateWord("c", 100.0f, Collections.singletonList("c"), Collections.singletonList("content"),
                Collections.singletonList("tag1"), Collections.singletonList("role1"));

        settings.elevateWord().add(elevateWord1);

            defaultMap.put(FessConfig.PAGE_CRAWLING_INFO_MAX_FETCH_SIZE, "1000");
            defaultMap.put(FessConfig.PAGE_DATA_CONFIG_MAX_FETCH_SIZE, "100");
            defaultMap.put(FessConfig.PAGE_WEB_CONFIG_MAX_FETCH_SIZE, "100");
            defaultMap.put(FessConfig.PAGE_FILE_CONFIG_MAX_FETCH_SIZE, "100");

                </mxCell>
                <mxCell id="88" style="edgeStyle=orthogonalEdgeStyle;rounded=0;orthogonalLoop=1;jettySize=auto;html=1;startArrow=none;startFill=0;endArrow=classic;endFill=1;strokeWidth=3;dashed=1;" parent="1" source="100" target="34" edge="1">
                    <mxGeometry relative="1" as="geometry">
                        <mxPoint x="65.05882352941171" y="-220" as="sourcePoint"/>
                    </mxGeometry>
                </mxCell>

    Map<Integer, Double> referenceQuantiles =
        REFERENCE_ALGORITHM.multipleQuantiles(indexes, 100, dataset.clone());
    assertThat(referenceQuantiles.keySet()).isEqualTo(indexes);
    for (QuantilesAlgorithm algorithm : NON_REFERENCE_ALGORITHMS) {
      Map<Integer, Double> quantiles = algorithm.multipleQuantiles(indexes, 100, dataset.clone());
      assertWithMessage("Wrong keys from " + algorithm).that(quantiles.keySet()).isEqualTo(indexes);

또는 다른 방법으로, 그것들을 사용할 필요 없이 필요한 코드만 임포트할 수 있습니다.

어느 통합도 (의존성과 함께) 사용하기 쉽게 설계되어 있어, *경로 작동*에 사용된 것과 동일한 구조와 문법을 사용하여 2줄의 코드로 여러분의 어플리케이션에 사용할 "플러그인"을 만들 수 있습니다.

### 테스트 결과

* 100% <abbr title="자동적으로 테스트된 코드의 양">테스트 범위</abbr>.
* 100% <abbr title="파이썬의 타입 어노테이션, 이를 통해 여러분의 편집기와 외부 도구는 여러분에게 더 나은 지원을 할 수 있습니다">타입이 명시된</abbr> 코드 베이스.
* 상용 어플리케이션에서의 사용.

## Starlette 기능

**FastAPI** は、バージョン毎にStarletteのより新しいバージョンを使用します。

よって、最適なStarletteのバージョン選択を**FastAPI** に任せることができます。

## Pydanticについて

Pydanticは自身のテストだけでなく**FastAPI** のためのテストを含んでいます。なので、Pydanticの新たなバージョン ( `1.0.0` 以降) は全てFastAPIと整合性があります。

Pydanticのバージョンを、動作が保証できる`1.0.0`以降のいずれかのバージョンから`2.0.0` 未満の間に固定できます。

例えば:

```txt
pydantic>=1.2.0,<2.0.0

            @Override
            public int getResponseTimeout () {
                return 100;
            }


            @Override
            public int getConnTimeout () {
                return 100;
            }
        });
    }


    protected CIFSContext medConnectTimeout ( CIFSContext ctx ) {

### Testado

* 100% <abbr title="A quantidade de código que é testada automaticamente">de cobertura de testes</abbr>.
* 100% do código utiliza <abbr title="Type annotations do Python, com isso seu editor e ferramentas externas podem te dar um suporte melhor">type annotations</abbr>.

<div class="termy">

```console
$ pip install "uvicorn[standard]"

---> 100%
```

</div>

/// tip | "Astuce"

En ajoutant `standard`, Uvicorn va installer et utiliser quelques dépendances supplémentaires recommandées.