/// info

The important point is that your app will be able to produce each line in turn, while the client consumes the previous lines.

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/// note | Technical Details

## Deployment-Strategien { #deployment-strategies }

Es gibt mehrere Möglichkeiten, dies zu tun, abhängig von Ihrem spezifischen Anwendungsfall und den von Ihnen verwendeten Tools.

    // CharMatcher.precomputed() produces CharMatchers that are maybe a little
    // faster (and that's debatable), but definitely more memory-hungry. We're
    // choosing to turn .precomputed() into a no-op in GWT, because it doesn't
    // seem to be a worthwhile tradeoff in a browser.
    return matcher;
  }

  static String formatCompact4Digits(double value) {
    return toPrecision(value, 4);

## Einen `Response`-Parameter verwenden { #use-a-response-parameter }

Sie können einen Parameter vom Typ `Response` in Ihrer *Pfadoperation-Funktion* deklarieren (wie Sie es auch für Cookies und Header tun können).

Anschließend können Sie den `status_code` in diesem *vorübergehenden* <abbr title="Response – Antwort: Daten, die der Server zum anfragenden Client zurücksendet">Response</abbr>-Objekt festlegen.

* Sie kann dann etwas mit diesem **Request** tun oder beliebigen Code ausführen.
* Dann gibt sie den **Request** zur Verarbeitung durch den Rest der Anwendung weiter (durch eine bestimmte *Pfadoperation*).
* Sie nimmt dann die **Response** entgegen, die von der Anwendung generiert wurde (durch eine bestimmte *Pfadoperation*).
* Sie kann etwas mit dieser **Response** tun oder beliebigen Code ausführen.
* Dann gibt sie die **Response** zurück.

Nachdem Sie die Umgebung aktiviert haben, können Sie Pakete darin installieren.

/// tip | Tipp

Tun Sie dies **einmal**, wenn Sie die Pakete installieren oder aktualisieren, die Ihr Projekt benötigt.

Wenn Sie eine Version aktualisieren oder ein neues Paket hinzufügen müssen, würden Sie **dies erneut tun**.

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### Pakete direkt installieren { #install-packages-directly }

from tensorflow.python.platform import app  # pylint: disable=g-import-not-at-top
app.flags = flags

# These symbols appear because we import the python package which
# in turn imports from tensorflow.core and tensorflow.python. They
# must come from this module. So python adds these symbols for the
# resolution to succeed.
# pylint: disable=undefined-variable
del python
del core

func setEventStreamHeaders(w http.ResponseWriter) {
	w.Header().Set(xhttp.ContentType, "text/event-stream")
	w.Header().Set(xhttp.CacheControl, "no-cache") // nginx to turn off buffering
	w.Header().Set("X-Accel-Buffering", "no")      // nginx to turn off buffering
}

// Write http common headers
func setCommonHeaders(w http.ResponseWriter) {
	// Set the "Server" http header.
	w.Header().Set(xhttp.ServerInfo, MinioStoreName)

        }

        // Walk from newest turn to oldest, selecting contiguous newest turns that fit within budget
        int remaining = budgetChars;
        int firstIncludedTurn = turns.size();
        for (int t = turns.size() - 1; t >= 0; t--) {
            final int[] turn = turns.get(t);
            int turnLen = 0;
            for (int i = turn[0]; i < turn[1]; i++) {

  successThreshold: 1
  failureThreshold: 3
```

## Readiness probe

This probe always responds with '200 OK'. Only fails if 'etcd' is configured and unreachable. When readiness probe fails, Kubernetes like platforms turn-off routing to the container.

```
readinessProbe:
  httpGet:
    path: /minio/health/ready
    port: 9000
    scheme: HTTP
  initialDelaySeconds: 120
  periodSeconds: 15
  timeoutSeconds: 10