* lets all futures share the same listener.
       *
       * We store `localFuturesOrNull` inside the listener because `this.futures` might be nulled
       * out by the time the listener runs for the final future -- at which point we need to check
       * all inputs for exceptions *if* we're collecting values. If we're not, then the listener
       * doesn't need access to the futures again, so we can just pass `null`.

Sie könnten einen benutzerdefinierten Exceptionhandler mittels `@app.exception_handler()` hinzufügen:

```Python hl_lines="5-7  13-18  24"
{!../../docs_src/handling_errors/tutorial003.py!}
```

Wenn Sie nun `/unicorns/yolo` anfragen, `raise`d die *Pfadoperation* eine `UnicornException`.

Aber diese wird von `unicorn_exception_handler` gehandhabt.

# Serverworker – Gunicorn mit Uvicorn

Schauen wir uns die Deployment-Konzepte von früher noch einmal an:

* Sicherheit – HTTPS
* Beim Hochfahren ausführen
* Neustarts
* **Replikation (die Anzahl der laufenden Prozesse)**
* Arbeitsspeicher
* Schritte vor dem Start

Bis zu diesem Punkt, in allen Tutorials in der Dokumentation, haben Sie wahrscheinlich ein **Serverprogramm** wie Uvicorn ausgeführt, in einem **einzelnen Prozess**.

   */
  public static ListeningScheduledExecutorService noOpScheduledExecutor() {
    return new NoOpScheduledExecutorService();
  }

  /**
   * Creates a scheduled executor service that runs each task in the thread that invokes {@code
   * execute/submit/schedule}, as in {@link CallerRunsPolicy}. This applies both to individually

};

struct TF_Library {
  void* lib_handle;
  TF_Buffer op_list;
};

struct TF_Graph {
  TF_Graph();

  mutable tensorflow::mutex mu;
  tensorflow::Graph graph TF_GUARDED_BY(mu);

  // Runs shape inference.
  tensorflow::ShapeRefiner refiner TF_GUARDED_BY(mu);

  // Maps from name of an operation to the Node* in 'graph'.
  std::unordered_map<tensorflow::string, tensorflow::Node*> name_map
      TF_GUARDED_BY(mu);

Es kann jedoch Fälle geben, in denen Sie Parameter für eine Abhängigkeit festlegen möchten, ohne viele verschiedene Funktionen oder Klassen zu deklarieren.

Stellen wir uns vor, wir möchten eine Abhängigkeit haben, die prüft, ob ein Query-Parameter `q` einen vordefinierten Inhalt hat.

Aber wir wollen diesen vordefinierten Inhalt per Parameter festlegen können.

## Eine „aufrufbare“ Instanz

Schauen wir uns an, wie wir das machen können.

## pytest.mark.anyio

// If T is a floating-point type and any of the arguments are NaNs,
// max will return NaN.
func max[T cmp.Ordered](x T, y ...T) T

// The min built-in function returns the smallest value of a fixed number of
// arguments of [cmp.Ordered] types. There must be at least one argument.
// If T is a floating-point type and any of the arguments are NaNs,
// min will return NaN.
func min[T cmp.Ordered](x T, y ...T) T

  // Specifies how to treat concurrent executions of a Job.
  // Valid values are:
  //
  // - "Allow" (default): allows CronJobs to run concurrently;
  // - "Forbid": forbids concurrent runs, skipping next run if previous run hasn't finished yet;
  // - "Replace": cancels currently running job and replaces it with a new one
  // +optional
  optional string concurrencyPolicy = 3;

```Python
contents = myfile.file.read()
```

/// note | "`async` Technical Details"

When you use the `async` methods, **FastAPI** runs the file methods in a threadpool and awaits for them.

///

/// note | "Starlette Technical Details"