if err != nil {
			return nil, err
		}

		if deploymentID == "" {
			// all pools should have same deployment ID
			deploymentID = formats[i].ID
		}

		// Validate if users brought different DeploymentID pools.
		if deploymentID != formats[i].ID {
			return nil, fmt.Errorf("all pools must have same deployment ID - expected %s, got %s for pool(%s)", deploymentID, formats[i].ID, humanize.Ordinal(i+1))
		}

build:android_x86_64 --config=android
build:android_x86_64 --cpu=x86_64
build:android_x86_64 --fat_apk_cpu=x86_64

# Build everything statically for Android since all static libs are later
# bundled together into a single .so for deployment.
build:android --dynamic_mode=off
# TODO(belitskiy): Remove once on Clang 20.
build:android --define=xnn_enable_avxvnniint8=false

# Sets the default Apple platform to macOS.

  Multi vCenter support is deprecated as of v1.21. If you have a Kubernetes cluster spanning across multiple vCenter servers, please consider moving all k8s nodes to a single vCenter Server. vSphere CSI Driver does not support Kubernetes deployment spanning across multiple vCenter servers.
  
  Support for these deprecations will be available till Kubernetes v1.24. ([#98546](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/98546), [@divyenpatel](https://github.com/divyenpatel))

파이썬이 **데이터 사이언스**, 머신러닝과 특히 딥러닝에 의 주된 언어라는 간단한 사실에 더해서, 이것은 FastAPI를 데이터 사이언스 / 머신러닝 웹 API와 응용프로그램에 (다른 것들보다) 좋은 선택지가 되게 합니다.

배포시 병렬을 어떻게 가능하게 하는지 알고싶다면, [배포](deployment/index.md){.internal-link target=_blank}문서를 참고하십시오.

## `async`와  `await`

최신 파이썬 버전에는 비동기 코드를 정의하는 매우 직관적인 방법이 있습니다. 이는 이것을 평범한 "순차적" 코드로 보이게 하고, 적절한 순간에 당신을 위해 "대기"합니다.

		return false, toAPIError(ctx, BucketRemoteTargetNotFound{Bucket: bucket})
	}
	return sameTarget, toAPIError(ctx, nil)
}

// performs a http request to remote endpoint to check if deployment id of remote endpoint is same as
// local cluster deployment id. This is to prevent replication to self, especially in case of a loadbalancer
// in front of MinIO.
func checkRemoteEndpoint(ctx context.Context, epURL *url.URL) error {
	reqURL := &url.URL{

- Kube-controller-manager: Fixes bug setting headless service labels on endpoints ([#85361](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/85361),...

#### Azure

さらに、Pythonが**データサイエンス**、機械学習、特にディープラーニングの主要言語であるという単純な事実により、FastAPIはデータサイエンス/機械学習のWeb APIおよびアプリケーション (他の多くのアプリケーションとの) に非常によく適合しています。

本番環境でこの並列処理を実現する方法については、[デプロイ](deployment/index.md){.internal-link target=_blank}に関するセクションを参照してください。

## `async` と `await`

現代的なバージョンのPythonには、非同期コードを定義する非常に直感的な方法があります。これにより、通常の「シーケンシャル」コードのように見え、適切なタイミングで「待機」します。

			anonDrives = append(anonDrives, drive)
		}
		return anonDrives
	}

	go func() {
		defer xioutil.SafeClose(healthInfoCh)

		partialWrite(healthInfo) // Write first message with only version and deployment id populated
		getAndWritePlatformInfo()
		getAndWriteCPUs()
		getAndWritePartitions()
		getAndWriteNetInfo()
		getAndWriteOSInfo()
		getAndWriteMemInfo()
		getAndWriteProcInfo()

Starletteや**FastAPI**のサーバーとして推奨されています。

/// check | "**FastAPI**が推奨する理由"

**FastAPI**アプリケーションを実行するメインのウェブサーバーである点。

Gunicornと組み合わせることで、非同期でマルチプロセスなサーバーを持つことがきます。

詳細は[デプロイ](deployment/index.md){.internal-link target=_blank}の項目で確認してください。

///

## ベンチマーク と スピード