for (Stimulus<E, ? super I> stimulus : getStimulusValues()) {
        stimuli[level] = stimulus;
        recurse(level + 1);
      }
    }
  }

  private void compareResultsForThisListOfStimuli() {
    int removes = frequency(asList(stimuli), remove);
    if ((!features.contains(IteratorFeature.SUPPORTS_REMOVE) && removes > 1)
        || (stimuli.length >= 5 && removes > 2)) {

    // We're going to reuse the stimuli array 3^steps times by overwriting it
    // in a recursive loop.  Sneaky.
    if (level == stimuli.length) {
      // We've filled the array.
      compareResultsForThisListOfStimuli();
    } else {
      // Keep recursing to fill the array.
      for (Stimulus<E, ? super I> stimulus : getStimulusValues()) {
        stimuli[level] = stimulus;
        recurse(level + 1);
      }

      int startIndex) {
    super(steps, elementsToInsert, features, expectedElements, KnownOrder.KNOWN_ORDER, startIndex);
  }

  @Override
  protected final Iterable<? extends Stimulus<E, ? super ListIterator<E>>> getStimulusValues() {
    List<Stimulus<E, ? super ListIterator<E>>> list = new ArrayList<>();
    Helpers.addAll(list, iteratorStimuli());
    Helpers.addAll(list, listIteratorStimuli());
    return list;
  }

  @Override

      int startIndex) {
    super(steps, elementsToInsert, features, expectedElements, KnownOrder.KNOWN_ORDER, startIndex);
  }

  @Override
  protected final Iterable<? extends Stimulus<E, ? super ListIterator<E>>> getStimulusValues() {
    List<Stimulus<E, ? super ListIterator<E>>> list = new ArrayList<>();
    Helpers.addAll(list, iteratorStimuli());
    Helpers.addAll(list, listIteratorStimuli());
    return list;
  }

  @Override

      Iterable<E> expectedElements,
      KnownOrder knownOrder) {
    super(steps, Collections.singleton(null), features, expectedElements, knownOrder, 0);
  }

  @Override
  protected final Iterable<Stimulus<E, Iterator<E>>> getStimulusValues() {
    return iteratorStimuli();
  }

{* ../../docs_src/stream_data/tutorial002_py310.py ln[23:27] hl[23] *}

### Bir Dosyayı Simüle Etme { #simulate-a-file }

Bu örnekte, yalnızca bellekte yaşayan ama aynı arayüzü kullanmamıza izin veren, dosya benzeri bir nesne olan `io.BytesIO` ile bir dosyayı simüle ediyoruz.

Örneğin, bir dosyada yapabileceğimiz gibi, içeriğini tüketmek için üzerinde iterate edebiliriz.

      Iterable<E> expectedElements,
      KnownOrder knownOrder) {
    super(steps, Collections.singleton(null), features, expectedElements, knownOrder, 0);
  }

  @Override
  protected final Iterable<Stimulus<E, Iterator<E>>> getStimulusValues() {
    return iteratorStimuli();
  }

    }
  }

  public void testVerifyGetsCalled() {
    TesterThatCountsCalls tester = new TesterThatCountsCalls();

    tester.test();

    assertEquals(
        "Should have verified once per stimulus executed",
        tester.numCallsToVerify,
        tester.numCallsToNewTargetIterator * STEPS);
  }

  public void testVerifyCanThrowAssertionThatFailsTest() {

Bu, parametre alabilen standart bir fonksiyondur.

`async def` de olabilir, normal `def` de olabilir; **FastAPI** bunu doğru şekilde nasıl ele alacağını bilir.

Bu örnekte görev fonksiyonu bir dosyaya yazacaktır (email göndermeyi simüle ediyor).

Ve yazma işlemi `async` ve `await` kullanmadığı için fonksiyonu normal `def` ile tanımlarız:

{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py310.py hl[6:9] *}

{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[16,19] *}

Burada, `yield` öncesinde (sahte) model fonksiyonunu machine learning modellerini içeren dictionary’e koyarak, modeli yükleme gibi maliyetli bir *startup* işlemini simüle ediyoruz. Bu kod, *startup* sırasında, uygulama **request almaya başlamadan önce** çalıştırılır.