CountingSupplier countingSupplier = new CountingSupplier();
    Supplier<Integer> memoizedSupplier = Suppliers.memoize(countingSupplier);
    assertThat(memoizedSupplier.toString()).isEqualTo("Suppliers.memoize(CountingSupplier)");
    checkMemoize(countingSupplier, memoizedSupplier);
    // Calls to the original memoized supplier shouldn't affect its copy.
    Object unused = memoizedSupplier.get();
    assertThat(memoizedSupplier.toString())

    CountingSupplier countingSupplier = new CountingSupplier();
    Supplier<Integer> memoizedSupplier = Suppliers.memoize(countingSupplier);
    assertThat(memoizedSupplier.toString()).isEqualTo("Suppliers.memoize(CountingSupplier)");
    checkMemoize(countingSupplier, memoizedSupplier);
    // Calls to the original memoized supplier shouldn't affect its copy.
    Object unused = memoizedSupplier.get();
    assertThat(memoizedSupplier.toString())

            if (configuration == null) {
                configuration = new XmlNodeImpl("configuration");
            }
            Function<String, String> cb = Interpolator.memoize(callback);
            Function<String, String> it = s -> interpolator.interpolate(s, cb);
            configuration = new ExtensionInterpolator(it).transform(configuration);

            binder.bind(XmlNode.class)

        return chain(List.of(functions));
    }

    /**
     * Memoizes a given function that takes a String input and produces a String output.
     * This method creates a new function that caches the results of the original function,
     * improving performance for repeated calls with the same input.
     *
     * @param callback The original function to be memoized. It takes a String as input and returns a String.

///

## Shortcut to remember the names

Let's see the previous example again:

{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial001.py hl[6] *}

`201` is the status code for "Created".

But you don't have to memorize what each of these codes mean.

You can use the convenience variables from `fastapi.status`.

{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial002.py hl[1,6] *}

## Avertissement

Si vous avez besoin de réaliser des traitements lourds en tâche d'arrière-plan et que vous n'avez pas besoin que ces traitements aient lieu dans le même process (par exemple, pas besoin de partager la mémoire, les variables, etc.), il peut s'avérer profitable d'utiliser des outils plus importants tels que <a href="https://docs.celeryq.dev" class="external-link" target="_blank">Celery</a>.

 * memorized and kept as long as supplier instance is kept open.
 * <p>
 * This class is not thread safe and must be used from one thread only, while the constructed {@link RepositorySystem}
 * is thread safe.
 * <p>
 * Important: Given the instance of supplier memorizes the supplier {@link RepositorySystem} instance it supplies,

* la sécurité - HTTPS
* l'exécution au démarrage
* les redémarrages
* la réplication (le nombre de processus en cours d'exécution)
* la mémoire
* les étapes précédant le démarrage

 * memorized and kept as long as supplier instance is kept open.
 * <p>
 * This class is not thread safe and must be used from one thread only, while the constructed {@link RepositorySystem}
 * is thread safe.
 * <p>
 * Important: Given the instance of supplier memorizes the supplier {@link RepositorySystem} instance it supplies,

Ce "attendre quelque chose d'autre" fait généralement référence à des opérations <abbr title="Input/Output ou Entrées et Sorties ">I/O</abbr> qui sont relativement "lentes" (comparées à la vitesse du processeur et de la mémoire RAM) telles qu'attendre que :

* de la donnée soit envoyée par le client à travers le réseau
* de la donnée envoyée depuis votre programme soit reçue par le client à travers le réseau