/// note | Detalles Técnicos

ASGI es un nuevo "estándar" que está siendo desarrollado por miembros del equipo central de Django. Todavía no es un "estándar de Python" (un PEP), aunque están en proceso de hacerlo.

/// note | Detalhes Técnicos

ASGI é um novo "padrão" sendo desenvolvido por membros do time central do Django. Ele ainda não é um "padrão Python" (uma PEP), embora eles estejam no processo de fazer isso.

* enable recursive processing in kubectl edit ([#25085](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/25085), [@metral](https://github.com/metral))
* Image GC logic should compensate for reserved blocks ([#27996](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/27996), [@ronnielai](https://github.com/ronnielai))

* AWS: Recognize ca-central-1 region ([#38410](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/38410), [@justinsb](https://github.com/justinsb))

Et comme la plupart du temps d'exécution est pris par du « vrai » travail (et non de l'attente), et que le travail dans un ordinateur est fait par un <abbr title="Central Processing Unit - Unité centrale de traitement">CPU</abbr>, ce sont des problèmes dits « CPU bound ».

---

Des exemples communs d'opérations « CPU bound » sont les procédés qui requièrent des traitements mathématiques complexes.

Und da die meiste Ausführungszeit durch tatsächliche Arbeit (anstatt durch Warten) in Anspruch genommen wird und die Arbeit in einem Computer von einer <abbr title="Central Processing Unit - Zentrale Recheneinheit">CPU</abbr> erledigt wird, werden diese Probleme als „CPU-lastig“ („CPU bound“) bezeichnet.

---

* Recognize eu-west-2 region ([#38746](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/38746), [@justinsb](https://github.com/justinsb))
* Recognize ca-central-1 region ([#38410](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/38410), [@justinsb](https://github.com/justinsb))

# 通用 - 操作指南 - 實用範例 { #general-how-to-recipes }

以下是文件中其他位置的指引連結，適用於一般或常見問題。

## 篩選資料 - 安全性 { #filter-data-security }

為確保你不會回傳超出應有的資料，請參閱[教學 - 回應模型 - 回傳型別](../tutorial/response-model.md)。

## 最佳化回應效能 - 回應模型 - 回傳型別 { #optimize-response-performance-response-model-return-type }

為了在回傳 JSON 資料時最佳化效能，請使用回傳型別或回應模型，如此 Pydantic 會在 Rust 端處理序列化為 JSON，而不經過 Python。更多內容請參閱[教學 - 回應模型 - 回傳型別](../tutorial/response-model.md)。

# 일반 - 사용 방법 - 레시피 { #general-how-to-recipes }

일반적이거나 자주 나오는 질문에 대해, 문서의 다른 위치로 안내하는 몇 가지 포인터를 소개합니다.

## 데이터 필터링 - 보안 { #filter-data-security }

반환하면 안 되는 데이터를 과도하게 반환하지 않도록 하려면, [튜토리얼 - 응답 모델 - 반환 타입](../tutorial/response-model.md) 문서를 읽어보세요.

## 응답 성능 최적화 - 응답 모델 - 반환 타입 { #optimize-response-performance-response-model-return-type }

# General - How To - Recipes { #general-how-to-recipes }

Here are several pointers to other places in the docs, for general or frequent questions.

## Filter Data - Security { #filter-data-security }

To ensure that you don't return more data than you should, read the docs for [Tutorial - Response Model - Return Type](../tutorial/response-model.md).