public static final String LABELS_PURGE_SEARCH_LOG_DAY = "{labels.purgeSearchLogDay}";

    /** The key of the message: Query */
    public static final String LABELS_QUERY = "{labels.query}";

    /** The key of the message: Query ID */
    public static final String LABELS_QUERY_ID = "{labels.queryId}";

    /** The key of the message: rt */
    public static final String LABELS_RT = "{labels.rt}";

* el response body
* el body JSON
* el body del formulario
* el body de archivo
* el cuerpo de la función

* el parámetro
* el parámetro del body
* el parámetro del path
* el parámetro de query
* el parámetro de cookie
* el parámetro de header
* el parámetro del formulario
* el parámetro de la función

* el evento
* el evento de inicio
* el inicio del servidor
* el evento de apagado

## Usando `Depends` e outros { #using-depends-and-others }

Nos endpoints WebSocket você pode importar do `fastapi` e usar:

* `Depends`
* `Security`
* `Cookie`
* `Header`
* `Path`
* `Query`

Eles funcionam da mesma forma que para outros endpoints FastAPI/*operações de rota*:

{* ../../docs_src/websockets_/tutorial002_an_py310.py hl[68:69,82] *}

/// info | Informação

# 벤치마크 { #benchmarks }

독립적인 TechEmpower 벤치마크에 따르면 **FastAPI** 애플리케이션이 Uvicorn을 사용하여 [사용 가능한 가장 빠른 Python 프레임워크 중 하나](https://www.techempower.com/benchmarks/#section=test&runid=7464e520-0dc2-473d-bd34-dbdfd7e85911&hw=ph&test=query&l=zijzen-7)로 실행되며, Starlette와 Uvicorn 자체(내부적으로 FastAPI가 사용하는 도구)보다 조금 아래에 위치합니다.

그러나 벤치마크와 비교를 확인할 때 다음 사항을 염두에 두어야 합니다.

## 벤치마크와 속도 { #benchmarks-and-speed }

벤치마크를 확인할 때, 일반적으로 여러 가지 유형의 도구가 동등한 것으로 비교되는 것을 볼 수 있습니다.

import org.dbflute.mail.send.hook.SMailCallbackContext;
import org.lastaflute.core.mail.Postbox;
import org.opensearch.action.bulk.BulkRequestBuilder;
import org.opensearch.action.search.SearchResponse;
import org.opensearch.index.query.QueryBuilders;
import org.opensearch.search.SearchHit;
import org.opensearch.search.sort.SortOrder;

/**
 * Job for sending log notifications.
 */
public class LogNotificationJob {

    /**

            result.setCreatedTime(DfTypeUtil.toLong(source.get("createdTime")));
            result.setMaxSize(DfTypeUtil.toInteger(source.get("maxSize")));
            result.setQuery(DfTypeUtil.toString(source.get("query")));
            result.setTerm(DfTypeUtil.toString(source.get("term")));
            result.setUpdatedBy(DfTypeUtil.toString(source.get("updatedBy")));
            result.setUpdatedTime(DfTypeUtil.toLong(source.get("updatedTime")));

		t.Fatalf("Failed to create product, got error: %v", err)
	}

	var result Product2
	if err := DB.First(&result, "name = ?", "Nice").Error; err != nil {
		t.Fatalf("Failed to query product, got error: %v", err)
	}

	var resultClone Product2
	if err := DB.First(&resultClone, "name = ?", "Nice_clone").Error; err != nil {
		t.Fatalf("Failed to find cloned product, got error: %v", err)
	}

        "multi": true,
        "name": "scrape_jobs",
        "options": [],
        "query": {
          "query": "label_values(job)",
          "refId": "StandardVariableQuery"
        },
        "refresh": 1,
        "regex": "",
        "skipUrlSync": false,
        "sort": 0,
        "type": "query"
      }
    ]
  },
  "time": {
    "from": "now-6h",
    "to": "now"

{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial002_an_py310.py hl[13,15,22,25] *}

En este ejemplo, los mensajes se escribirán en el archivo `log.txt` *después* de que se envíe el response.

Si hay un query en el request, se escribirá en el log en una tarea en segundo plano.

Y luego otra tarea en segundo plano generada en la *path operation function* escribirá un mensaje usando el parámetro de path `email`.

Sonra testlerinizde aynısını uygularsınız.

Örn.:

* Bir *path* veya *query* parametresi geçirmek için, URL’nin kendisine ekleyin.
* JSON body göndermek için, `json` parametresine bir Python nesnesi (örn. bir `dict`) verin.