out.print("<a class=\"sort\" style=\"width: " + maxLen + ";\" href=\"?fmt=detail&sort=name\">Name</a>");
        out.println("<a class=\"sort\" href=\"?fmt=detail&sort=size\">Size</a>");
        out.println("<a class=\"sort\" href=\"?fmt=detail&sort=type\">Type</a>");
        out.println("<a class=\"sort\" style=\"width: 180\" href=\"?fmt=detail&sort=date\">Modified</a><br clear='all'><p>");

		if len(user.Pets) != len(expect.Pets) {
			t.Fatalf("pets should equal, expect: %v, got %v", len(expect.Pets), len(user.Pets))
		}

		sort.Slice(user.Pets, func(i, j int) bool {
			return user.Pets[i].ID > user.Pets[j].ID
		})

		sort.Slice(expect.Pets, func(i, j int) bool {
			return expect.Pets[i].ID > expect.Pets[j].ID
		})

		for idx, pet := range user.Pets {

Cette simplicité et cette flexibilité permettent d'utiliser des bases de données NoSQL comme principal système de stockage de données.

Comme il est très simple, son apprentissage est relativement intuitif, bien que la documentation soit quelque peu
technique par moments.

            stage.flameGraphs.map { createFlameGraphs(model, stage, it) }

        val (topLevelCoverage, allCoverage) = stage.functionalTests.partition { it.testType == TestType.SOAK }
        val topLevelFunctionalTests =
            topLevelCoverage
                .map { FunctionalTest(model, it.asConfigurationId(model), it.asName(), it.asName(), it, stage = stage) }

		t.Errorf("Count soft deleted record, expects: %v, got: %v", 1, count)
	}

	if DB.Model(&User{}).Select("age").Where("name = ?", user.Name).Scan(&age).Error != nil || age != user.Age {
		t.Errorf("Age soft deleted record, expects: %v, got: %v", 0, age)
	}

	if err := DB.Delete(&user).Error; err != nil {
		t.Fatalf("No error should happen when soft delete user, but got %v", err)
	}

echo "Stat minio1/test-bucket/custpartsize"
./mc stat --no-list minio1/test-bucket/custpartsize --insecure --json
stat_out3=$(./mc stat --no-list minio1/test-bucket/custpartsize --insecure --json)
src_obj3_algo=$(echo "${stat_out3}" | jq '.metadata."X-Amz-Server-Side-Encryption"')
src_obj3_keyid=$(echo "${stat_out3}" | jq '.metadata."X-Amz-Server-Side-Encryption-Aws-Kms-Key-Id"')
echo "Stat minio1/test-bucket/mpartobj"

# FastAPI CLI

**FastAPI CLI** là một chương trình dòng lệnh có thể được sử dụng để phục vụ ứng dụng FastAPI của bạn, quản lý dự án FastAPI của bạn và nhiều hoạt động khác.

Khi bạn cài đặt FastAPI (vd với `pip install "fastapi[standard]"`), nó sẽ bao gồm một gói được gọi là `fastapi-cli`, gói này cung cấp lệnh `fastapi` trong terminal.

Để chạy ứng dụng FastAPI của bạn cho quá trình phát triển (development), bạn có thể sử dụng lệnh `fastapi dev`:

<div class="termy">

packaging/public-api                    @gradle/bt-product-operations
testing/performance/                    @gradle/bt-developer-productivity
testing/smoke-test/                     @gradle/bt-product-operations
testing/soak/                           @gradle/bt-developer-productivity
testing/distributions-integ-tests       @gradle/bt-developer-productivity
testing/public-api-tests                @gradle/bt-developer-productivity
testing/integ-test/

        return getQueryProcessor().execute(context, new PrefixQuery(new Term(field, text.substring(0, text.length() - 1))), boost);
    }

    /**
     * Converts a sort field query to add sort criteria to the context.
     *
     * @param fessConfig the Fess configuration
     * @param context the query context
     * @param termQuery the term query to convert

            sort = fessConfig.getQueryFacetFieldsSort();
        }
        if (StringUtil.isNotBlank(fessConfig.getQueryFacetFieldsMissing())) {
            missing = fessConfig.getQueryFacetFieldsMissing();
        }
    }

    /**
     * Converts the sort string into a BucketOrder object for OpenSearch aggregations.