## 設計

その後、 (FastAPIを使う開発者として) ユーザーが欲しい「API」の設計に時間を費やしました。

もっとも人気のあるPythonエディターでいくつかのアイデアをテストしました。PyCharm、VS Code、Jediベースのエディターです。

最新の <a href="https://www.jetbrains.com/research/python-developers-survey-2018/#development-tools" class="external-link" target="_blank">Python開発者調査</a>で、それらのエディターがユーザーの80%をカバーしていました。

これは、**FastAPI**がPython開発者の80%が使用しているエディターで特別にテストされたことを意味します。また、ほとんどの他のエディターも同様に動作する傾向があるため、この恩恵は事実上すべてのエディターでうけられるはずです。

В опросе Python-разработчиков было выяснено, <a href="https://www.jetbrains.com/research/python-developers-survey-2017/#tools-and-features" class="external-link" target="_blank">что наиболее часто используемой функцией редакторов, является "автодополнение"</a>.

Вся структура **FastAPI** основана на удовлетворении этой возможности. Автодополнение работает везде.

Ostatnia ankieta <abbr title="coroczna ankieta przeprowadza w środowisku programistów języka Python">Python developer survey</abbr> jasno wskazuje, że <a href="https://www.jetbrains.com/research/python-developers-survey-2017/#tools-and-features" class="external-link" target="_blank">najczęściej używaną funkcjonalnością jest autouzupełnianie w edytorze</a>.

Cała struktura frameworku **FastAPI** jest na tym oparta. Autouzupełnianie działa wszędzie.

    assertThat(dnsEnd.inetAddressList.size).isEqualTo(1)
  }

  @Test
  fun noDnsLookupOnPooledConnection() {
    server.enqueue(MockResponse())
    server.enqueue(MockResponse())

    // Seed the pool.
    val call1 =
      client.newCall(
        Request.Builder()
          .url(server.url("/"))
          .build(),
      )
    val response1 = call1.execute()
    assertThat(response1.code).isEqualTo(200)

  for actions against a CRI endpoint. The kubeadm deb/rpm packages will continue to install the `cri-tools`
  package for one more release, but in you must adapt your scripts to install `crictl` manually from
  https://github.com/kubernetes-sigs/cri-tools/releases or a different location.
  
  The `kubeadm` package will stop depending on the `cri-tools` package in Kubernetes 1.32, which means that

Dies kann sehr nützlich sein, um **Ressourcen** einzurichten, die Sie in der gesamten Anwendung verwenden wollen und die von Requests **gemeinsam genutzt** werden und/oder die Sie anschließend **aufräumen** müssen. Zum Beispiel ein Pool von Datenbankverbindungen oder das Laden eines gemeinsam genutzten Modells für maschinelles Lernen.

## Anwendungsfall

    -   Uses `pycpp.sh`, `code_check_changed_files.sh`

These "env" files match up with an environment matrix that roughly covers:

-   Different Python versions
-   Linux, MacOS, and Windows machines (these pool definitions are internal)
-   x86 and arm64
-   CPU-only, or with NVIDIA CUDA support (Linux only), or with TPUs

## How to Test Your Changes to TensorFlow

You may check how your changes will affect TensorFlow by:

        new LinkedBlockingDeque<Object>(),
        new LinkedBlockingDeque<Object>(10),
        new PriorityBlockingQueue<Object>(10, Ordering.arbitrary()));
  }

  /*
   * We need to perform operations in a thread pool, even for simple cases, because the queue might
   * be a SynchronousQueue.
   */
  private ExecutorService threadPool;

  @Override
  public void setUp() {
    threadPool = newCachedThreadPool();
  }

Auf die gleiche Weise wie bei Pydantic-Modellen deklarieren Sie Klassenattribute mit Typannotationen und möglicherweise Defaultwerten.

Sie können dieselben Validierungs-Funktionen und -Tools verwenden, die Sie für Pydantic-Modelle verwenden, z. B. verschiedene Datentypen und zusätzliche Validierungen mit `Field()`.

//// tab | Pydantic v2

```Python hl_lines="2  5-8  11"

        .build()
    assertThat(client.retryOnConnectionFailure).isTrue()
    executeSynchronously("/").assertBody("seed connection pool")
    executeSynchronously("/").assertBody("retry success")

    // The call that seeds the connection pool.
    listener.removeUpToEvent(CallEnd::class.java)

    // The ResponseFailed event is not necessarily fatal!