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## Build Docker Image

You can use the `docker build .` command to build a Docker image on your local host machine.
You must first [build MinIO](#install-from-source) and ensure the `minio` binary exists in the project root.

        bool((must, should, mustNot, filter) -> {
            filteredLambda.callback(must, filter);
        }, opLambda);
    }

    public void not(OperatorCall<ClickLogCQ> notLambda) {
        not(notLambda, null);
    }

    public void not(final OperatorCall<ClickLogCQ> notLambda, final ConditionOptionCall<BoolQueryBuilder> opLambda) {

如果你追求的是性能，使用[响应模型](../tutorial/response-model.md) 往往比返回 `orjson` 响应更好。

使用响应模型时，FastAPI 会使用 Pydantic 直接把数据序列化为 JSON，不需要诸如通过 `jsonable_encoder` 转换这样的中间步骤（其他情况下会发生）。

并且在底层，Pydantic 使用与 `orjson` 相同的 Rust 机制来序列化 JSON，所以使用响应模型你已经可以获得最佳性能。

## 默认响应类 { #default-response-class }

在创建 **FastAPI** 类实例或 `APIRouter` 时，你可以指定默认要使用的响应类。

用于定义它的参数是 `default_response_class`。

Donc pour équilibrer tout ça, imaginez l'histoire suivante :

> Vous devez nettoyer une grande et sale maison.

*Oui, c'est toute l'histoire*.

---

Il n'y a plus d'attente 🕙 nulle part, juste beaucoup de travail à effectuer, dans différentes pièces de la maison.

         * class loader:
         *
         * Finalizer.class -> CustomClassLoader -> CustomClassLoader.class -> This class loader
         *
         * System class loader will (and must) be the parent.
         */
        ClassLoader finalizerLoader = newLoader(getBaseUrl());
        return finalizerLoader.loadClass(FINALIZER_CLASS_NAME);
      } catch (Exception e) {

    }

    @Test
    @DisplayName("Should handle notification chain with alignment")
    void testNotificationChainAlignment() throws Exception {
        // Given - notifications must be 4-byte aligned
        byte[] buffer = new byte[1024];
        int offset = 0;

        setHeaderStart(response, 64);

        // Write structure header
        SMBUtil.writeInt2(9, buffer, offset);

Les routes sont déclarées à un seul endroit, en utilisant des fonctions déclarées à d'autres endroits (au lieu
d'utiliser des décorateurs qui peuvent être placés juste au-dessus de la fonction qui gère l'endpoint). Cette
méthode est plus proche de celle de Django que de celle de Flask (et Starlette). Il sépare dans le code des choses
qui sont relativement fortement couplées.

			err := o.checkMetacacheState(ctx, rpc)
			if err != nil {
				return entries, fmt.Errorf("remote listing canceled: %w", err)
			}
			retries = 1
		}

		// All operations are performed without locks, so we must be careful and allow for failures.
		// Read metadata associated with the object from a disk.
		if retries > 0 {
			for _, disk := range er.getDisks() {
				if disk == nil {
					continue
				}

Con un response model, FastAPI usará Pydantic para serializar los datos a JSON, sin pasos intermedios, como convertirlos con `jsonable_encoder`, que ocurriría en cualquier otro caso.

Y por debajo, Pydantic usa los mismos mecanismos en Rust que `orjson` para serializar a JSON, así que ya obtendrás el mejor rendimiento con un response model.

## Clase de response por defecto { #default-response-class }

    assertFalse(unmod.keys().contains("pwnd"));
  }

  /**
   * The supplied multimap will be mutated and an unmodifiable instance used in its stead. The
   * multimap must support null keys and values.
   */
  private static void checkUnmodifiableMultimap(
      Multimap<@Nullable String, @Nullable Integer> multimap, boolean permitsDuplicates) {