import org.robolectric.annotation.Implementation
import org.robolectric.annotation.Implements
import org.robolectric.shadow.api.Shadow

@Implements(DnsResolver::class)
class ShadowDnsResolver {
  var responder: (Request) -> Unit = {
    it.callback.onAnswer(listOf(), 0)
  }

  data class Request(
    val network: Network?,
    val domain: String,
    val nsType: Int,
    val flags: Int,

#### El tiempo de respuesta ayuda a los atacantes { #the-time-to-answer-helps-the-attackers }

    * FastAPI'ı kullanmadıysanız ve Starlette'i doğrudan kullandıysanız (veya başka bir araç, Sanic, Flask, Responder, vb.) tüm veri doğrulama ve dönüştürme araçlarını kendiniz geliştirmeniz gerekir. Dolayısıyla, son uygulamanız FastAPI kullanılarak oluşturulmuş gibi hâlâ aynı ek yüke sahip olacaktır. Çoğu durumda, uygulamalarda yazılan kodun büyük bir kısmını veri...

#### O tempo para responder ajuda os invasores { #the-time-to-answer-helps-the-attackers }

    * Wenn Sie FastAPI nicht verwenden und stattdessen Starlette direkt (oder ein anderes Tool wie Sanic, Flask, Responder, usw.) verwenden würden, müssten Sie die gesamte Datenvalidierung und Serialisierung selbst implementieren. Ihre finale Anwendung hätte also immer noch den gleichen Overhead, als ob sie mit FastAPI erstellt worden wäre. Und in vielen Fällen ist diese...

    * Si no usabas FastAPI y utilizabas Starlette directamente (u otra herramienta, como Sanic, Flask, Responder, etc.) tendrías que implementar toda la validación y serialización de datos por ti mismo. Entonces, tu aplicación final aún tendría la misma carga que si hubiera sido construida usando FastAPI. Y en muchos casos, esta validación y serialización de...

    * Если бы Вы не использовали FastAPI, а использовали Starlette напрямую (или другой инструмент вроде Sanic, Flask, Responder и т. д.), Вам пришлось бы самостоятельно реализовать валидацию и сериализацию данных. То есть, в итоге, Ваше приложение имело бы такие же накладные расходы, как если бы оно было создано с использованием FastAPI. И во многих случаях валидация и сериализация...

    * Si on n'utilisait pas FastAPI mais directement Starlette (ou un outil équivalent comme Sanic, Flask, Responder, etc) il faudrait implémenter la validation des données et la sérialisation par nous-même. Le résultat serait donc le même dans les deux cas mais du travail supplémentaire serait à réaliser avec Starlette, surtout en considérant que la validation...

    * Se você nunca utilizou FastAPI mas utilizou diretamente o Starlette (ou outra ferramenta, como Sanic, Flask, Responder, etc) você teria que implementar toda validação de dados e serialização por conta. Então, sua aplicação final poderia ainda ter a mesma sobrecarga como se fosse desenvolvida com FastAPI. Em muitos casos, a validação de dados e serialização é o maior...

    * FastAPI는 Starlette에 추가적으로 더 많은 기능을 제공합니다. API를 구축할 때 거의 항상 필요한 데이터 검증 및 직렬화와 같은 기능들이 포함되어 있습니다. 그리고 이를 사용하면 문서 자동화 기능도 제공됩니다(문서 자동화는 응용 프로그램 실행 시 오버헤드를 추가하지 않고 시작 시 생성됩니다).
    * FastAPI를 사용하지 않고 직접 Starlette(또는 Sanic, Flask, Responder 등)를 사용했다면 데이터 검증 및 직렬화를 직접 구현해야 합니다. 따라서 최종 응용 프로그램은 FastAPI를 사용한 것과 동일한 오버헤드를 가지게 될 것입니다. 많은 경우 데이터 검증 및 직렬화가 응용 프로그램에서 작성된 코드 중 가장 많은 부분을 차지합니다.