Poderíamos baixar o JSON do OpenAPI para um arquivo `openapi.json` e então poderíamos **remover essa tag prefixada** com um script como este:

{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial004_py39.py *}

//// tab | Node.js

```Javascript
{!> ../../docs_src/generate_clients/tutorial004.js!}
```

////

  /**
   * <a href="http://www.iana.org/assignments/media-types/text/tab-separated-values">Tab separated
   * values</a>.
   *
   * @since 15.0
   */
  public static final MediaType TSV_UTF_8 = createConstantUtf8(TEXT_TYPE, "tab-separated-values");

  public static final MediaType VCARD_UTF_8 = createConstantUtf8(TEXT_TYPE, "vcard");

  /**

Podríamos descargar el JSON de OpenAPI a un archivo `openapi.json` y luego podríamos **remover ese tag prefijado** con un script como este:

{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial004_py39.py *}

//// tab | Node.js

```Javascript
{!> ../../docs_src/generate_clients/tutorial004.js!}
```

////

			}
		}

		if hexes != "" {
			hexByLine[fmt.Sprintf("%s:%d", input, lineno)] = hexes
		}

		// Canonicalize spacing in printed form.
		// First field is opcode, then tab, then arguments separated by spaces.
		// Canonicalize spaces after commas first.
		// Comma to separate argument gets a space; comma within does not.
		var buf []byte
		nest := 0
		for i := 0; i < len(printed); i++ {

그러나 횡설수설에서 암호로 다시 변환할 수는 없습니다.

##### 패스워드 해싱을 사용해야 하는 이유

데이터베이스가 유출된 경우 해커는 사용자의 일반 텍스트 암호가 아니라 해시만 갖게 됩니다.

따라서 해커는 다른 시스템에서 동일한 암호를 사용하려고 시도할 수 없습니다(많은 사용자가 모든 곳에서 동일한 암호를 사용하므로 이는 위험할 수 있습니다).

//// tab | 파이썬 3.7 이상

{* ../../docs_src/security/tutorial003.py hl[80:83] *}

////

{* ../../docs_src/security/tutorial003_py310.py hl[78:81] *}

#### `**user_dict`에 대해

`UserInDB(**user_dict)`는 다음을 의미한다:

        // Test NumericBot - various crawl-delay formats
        // Should handle edge cases gracefully
        assertTrue(robotsTxt.getCrawlDelay("NumericBot") >= 0);

        // Test TabBot - tab characters should be treated as whitespace
        assertFalse(robotsTxt.allows("/tab1/", "TabBot"));
        assertTrue(robotsTxt.allows("/tab2/", "TabBot"));

				"text/prs.lines.tag",
				"text/red",
				"text/rfc822-headers",
				"text/richtext",
				"text/rtp-enc-aescm128",
				"text/rtx",
				"text/sgml",
				"text/t140",
				"text/tab-separated-values",
				"text/troff",
				"text/ulpfec",
				"text/uri-list",
				"text/vnd.abc",
				"text/vnd.curl",
				"text/vnd.curl.dcurl",
				"text/vnd.curl.scurl",
				"text/vnd.curl.mcurl",

the change has been submitted internally, your pull request will be merged
automatically on GitHub.

If you want to contribute, start working through the TensorFlow codebase,
navigate to the
[GitHub "issues" tab](https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues) and start
looking through interesting issues. If you are not sure of where to start, then
start by trying one of the smaller/easier issues here i.e.

And, for example, you will probably see that there are multiple processes running the same browser program (Firefox, Chrome, Edge, etc). They normally run one process per tab, plus some other extra processes.

<img class="shadow" src="/img/deployment/concepts/image01.png">

---

* 您计算机上运行的每个应用程序背后都有一些进程，每个正在运行的程序，每个窗口等。并且通常在计算机打开时**同时**运行许多进程。
* **同一程序**可以有**多个进程**同时运行。

如果您检查操作系统中的“任务管理器”或“系统监视器”（或类似工具），您将能够看到许多正在运行的进程。

例如，您可能会看到有多个进程运行同一个浏览器程序（Firefox、Chrome、Edge 等）。 他们通常每个tab运行一个进程，再加上一些其他额外的进程。

<img class="shadow" src="/img/deployment/concepts/image01.png">

---

现在我们知道了术语“进程”和“程序”之间的区别，让我们继续讨论部署。

## 启动时运行