### ¿Es la concurrencia mejor que el paralelismo?

¡No! Esa no es la moraleja de la historia.

### Ist Nebenläufigkeit besser als Parallelität?

Nein! Das ist nicht die Moral der Geschichte.

	}

	// Read escaped copy source path to check for parameters.
	cpSrcPath := r.Header.Get(xhttp.AmzCopySource)
	var vid string
	if u, err := url.Parse(cpSrcPath); err == nil {
		vid = strings.TrimSpace(u.Query().Get(xhttp.VersionID))
		// Note that url.Parse does the unescaping
		cpSrcPath = u.Path
	}

	srcBucket, srcObject := path2BucketObject(cpSrcPath)

这与 **FastAPI** 的性能水平相同。

您可以同时拥有并行性和异步性，您可以获得比大多数经过测试的 NodeJS 框架更高的性能，并且与 Go 不相上下， Go 是一种更接近于 C 的编译语言（<a href="https://www.techempower.com/benchmarks/#section=data-r17&hw=ph&test=query&l=zijmkf-1" class="external-link" target="_blank">全部归功于 Starlette</a>）。

### 并发比并行好吗？

不！这不是故事的本意。

并发不同于并行。而是在需要大量等待的特定场景下效果更好。因此，在 Web 应用程序开发中，它通常比并行要好得多，但这并不意味着全部。

因此，为了平衡这一点，想象一下下面的短篇故事：

* Created a new `dryRun` query parameter for mutating endpoints. If the parameter is set, then the query will be rejected, as the feature is not implemented yet. This will allow forward compatibility with future clients; otherwise, future clients talking with older apiservers might end up modifying a resource even if they include the `dryRun` query parameter. ([#63557](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/63557), [@apelisse](...

## Construindo uma Imagem Docker para FastAPI

Okay, vamos construir algo agora! 🚀

Eu vou mostrar como construir uma **imagem Docker** para FastAPI **do zero**, baseado na **imagem oficial do Python**.

Isso é o que você quer fazer na **maioria dos casos**, por exemplo:

* Usando **Kubernetes** ou ferramentas similares
* Quando rodando em uma **Raspberry Pi**
* Usando um serviço em nuvem que irá rodar uma imagem de contêiner para você, etc.

   * by applying the given {@code AsyncFunction} to the result of the original {@code Future}.
   * Example usage:
   *
   * <pre>{@code
   * ListenableFuture<RowKey> rowKeyFuture = indexService.lookUp(query);
   * ListenableFuture<QueryResult> queryFuture =
   *     transformAsync(rowKeyFuture, dataService::readFuture, executor);
   * }</pre>
   *

### Declarando `Settings` apenas uma vez com `lru_cache`

Ler o conteúdo de um arquivo em disco normalmente é uma operação custosa (lenta), então você provavelmente quer fazer isso apenas um vez e reutilizar o mesmo objeto settings depois, em vez de ler os valores a cada requisição.

Mas cada vez que fazemos:

```Python
Settings()
```

		// - Scheme field must contain "http" or "https"
		// - All field should be empty except Host and Path.
		if !((u.Scheme == "http" || u.Scheme == "https") &&
			u.User == nil && u.Opaque == "" && !u.ForceQuery && u.RawQuery == "" && u.Fragment == "") {
			return ep, fmt.Errorf("invalid URL endpoint format")
		}

		var port string
		host, port, err = net.SplitHostPort(u.Host)
		if err != nil {

* Update kubectl help for 1.2 resources ([#23305](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/23305), [@janetkuo](https://github.com/janetkuo))
* Removing URL query param from swagger UI to fix the XSS issue ([#23234](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/23234), [@nikhiljindal](https://github.com/nikhiljindal))