if (enable) {
    optimizer_options->set_global_jit_level(tensorflow::OptimizerOptions::ON_1);

    // These XLA flags are needed to trigger XLA properly from C (more generally
    // non-Python) clients. If this API is called again with `enable` set to
    // false, it is safe to keep these flag values as is.
    tensorflow::MarkForCompilationPassFlags* flags =
        tensorflow::GetMarkForCompilationPassFlags();

        ```Python
        from main import app
        ```

    * 곧, `main:app`안에 있는 콜론의 의미는 파이썬에서 `from main import app`에서의 `import`와 같습니다.
* `--workers`: 사용할 워커 프로세스의 개수이며 숫자만큼의 유비콘 워커를 실행합니다. 이 예제에서는 4개의 워커를 실행합니다.
* `--worker-class`: 워커 프로세스에서 사용하기 위한 구니콘과 호환되는 워커클래스.
    * 이런식으로 구니콘이 import하여 사용할 수 있는 클래스를 전달해줍니다:

        ```Python
        import uvicorn.workers.UvicornWorker
        ```

```

</div>

O programa de linha de comando chamado `fastapi` é o **FastAPI CLI**.

O FastAPI CLI recebe o caminho para o seu programa Python (por exemplo, `main.py`), detecta automaticamente a instância de `FastAPI` (comumente nomeada `app`), determina a forma correta de importação e então a serve.

Para produção, você usaria `fastapi run`. 🚀

## Rode o código { #run-the-code }

Todos os blocos de código podem ser copiados e utilizados diretamente (eles são, na verdade, arquivos Python testados).

Para rodar qualquer um dos exemplos, copie o código para um arquivo `main.py`, e inicie o `fastapi dev` com:

<div class="termy">

```console

     <span style="background-color:#007166"><font color="#D3D7CF"> INFO </font></span>  Application startup complete.
```

</div>

该命令行程序 `fastapi` 就是 **FastAPI CLI**。

FastAPI CLI 接收你的 Python 程序路径，自动检测包含 FastAPI 的变量（通常命名为 `app`）及其导入方式，然后启动服务。

在生产环境中，你应该使用 `fastapi run` 命令。🚀

在内部，**FastAPI CLI** 使用了 <a href="https://www.uvicorn.dev" class="external-link" target="_blank">Uvicorn</a>，这是一个高性能、适用于生产环境的 ASGI 服务器。😎

# 教程 - 用户指南

本教程将一步步向您展示如何使用 **FastAPI** 的绝大部分特性。

各个章节的内容循序渐进，但是又围绕着单独的主题，所以您可以直接跳转到某个章节以解决您的特定需求。

本教程同样可以作为将来的参考手册，所以您可以随时回到本教程并查阅您需要的内容。

## 运行代码

所有代码片段都可以复制后直接使用（它们实际上是经过测试的 Python 文件）。

要运行任何示例，请将代码复制到 `main.py` 文件中，然后使用以下命令启动 `fastapi dev`：

<div class="termy">

```console
$ <font color="#4E9A06">fastapi</font> dev <u style="text-decoration-style:solid">main.py</u>

## Установка `websockets` { #install-websockets }

Убедитесь, что вы создали [виртуальное окружение](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank}, активировали его и установили `websockets` (библиотека Python, упрощающая работу с протоколом "WebSocket"):

<div class="termy">

```console
$ pip install websockets

---> 100%
```

</div>

## Клиент WebSockets { #websockets-client }

* PostgreSQL
* MySQL
* SQLite
* Oracle
* Microsoft SQL Server, и т.д.

В этом примере мы будем использовать **SQLite**, потому что она использует один файл и имеет встроенную поддержку в Python. Так что вы можете скопировать этот пример и запустить его как есть.

Позже, для продакшн-приложения, возможно, вы захотите использовать серверную базу данных, например **PostgreSQL**.

/// tip | Подсказка

* Semantic Versioning: Semantic Versioning (do not translate to "Versionado Semántico")
* dependable: dependable (do not translate to "confiable" or "fiable")
* list (as in Python list): list
* context manager: context manager (do not translate to "gestor de contexto" or "administrador de contexto")
* a little bit: un poquito

## Instalar `websockets` { #install-websockets }

Asegúrate de crear un [entorno virtual](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank}, activarlo e instalar `websockets` (un paquete de Python que facilita usar el protocolo "WebSocket"):

<div class="termy">

```console
$ pip install websockets

---> 100%
```

</div>

## Cliente WebSockets { #websockets-client }