Beispielsweise verwendet der Google Login OpenID Connect (welches seinerseits OAuth2 verwendet).

Aber der Facebook Login unterstützt OpenID Connect nicht. Es hat seine eigene Variante von OAuth2.

### OpenID (nicht „OpenID Connect“) { #openid-not-openid-connect }

Es gab auch eine „OpenID“-Spezifikation. Sie versuchte das Gleiche zu lösen wie **OpenID Connect**, basierte aber nicht auf OAuth2.

import com.google.common.annotations.GwtCompatible;
import com.google.common.annotations.GwtIncompatible;
import com.google.common.annotations.J2ktIncompatible;
import org.jspecify.annotations.Nullable;

/**
 * {@link Error} variant of {@link java.util.concurrent.ExecutionException}. As with {@code
 * ExecutionException}, the error's {@linkplain #getCause() cause} comes from a failed task,

Auch wenn im obigen Code Pydantic nicht explizit vorkommt, verwendet FastAPI Pydantic, um diese Standard-Datenklassen in Pydantics eigene Variante von Datenklassen zu konvertieren.

Und natürlich wird das gleiche unterstützt:

* Datenvalidierung
* Datenserialisierung
* Datendokumentation, usw.

### Do

* Ensure that the system executing your microbenchmarks has as little load as possible. Shutdown every process that can cause unnecessary
  runtime jitter. Watch the `Error` column in the benchmark results to see the run-to-run variance.
* Ensure to run enough warmup iterations to get the benchmark into a stable state. If you are unsure, don't change the defaults.
* Avoid CPU migrations by pinning your benchmarks to specific CPU cores. On Linux you can use `taskset`.

      if (values.hasAnyNonFinite()) {
        assertWithMessage("population variance of %s", values).that(populationVariance).isNaN();
        assertWithMessage("population variance by addAll(Stats) of %s", values)
            .that(populationVarianceByAddAllStats)
            .isNaN();
      } else {
        assertWithMessage("population variance of %s", values)
            .that(populationVariance)

Pero al revisar benchmarks y comparaciones, debes tener en cuenta lo siguiente.

## Benchmarks y velocidad { #benchmarks-and-speed }

Cuando ves los benchmarks, es común ver varias herramientas de diferentes tipos comparadas como equivalentes.

Específicamente, ver Uvicorn, Starlette y FastAPI comparados juntos (entre muchas otras herramientas).

      if (values.hasAnyNonFinite()) {
        assertWithMessage("population variance of %s", values).that(populationVariance).isNaN();
        assertWithMessage("population variance by addAll(Stats) of %s", values)
            .that(populationVarianceByAddAllStats)
            .isNaN();
      } else {
        assertWithMessage("population variance of %s", values)
            .that(populationVariance)

## Diseño { #design }

Luego pasé algún tiempo diseñando la "API" de desarrollador que quería tener como usuario (como desarrollador usando FastAPI).

Probé varias ideas en los editores de Python más populares: PyCharm, VS Code, editores basados en Jedi.

## Design { #design }

Eu então dediquei algum tempo projetando a "API" de desenvolvimento que eu queria como usuário (como um desenvolvedor usando o FastAPI).

Eu testei várias ideias nos editores Python mais populares: PyCharm, VS Code, e editores baseados no Jedi.

Par exemple, la connexion Google utilise OpenID Connect (qui, en arrière-plan, utilise OAuth2).

Mais la connexion Facebook ne prend pas en charge OpenID Connect. Elle a sa propre variante d'OAuth2.

### OpenID (pas « OpenID Connect ») { #openid-not-openid-connect }

Il y avait aussi une spécification « OpenID ». Elle essayait de résoudre la même chose qu'**OpenID Connect**, mais n'était pas basée sur OAuth2.