public static void sleep(final long millis) {
        if (millis < 1L) {
            return;
        }
        try {
            Thread.sleep(millis);
        } catch (final InterruptedException e) {
            throw new InterruptedRuntimeException(e);
        }
    }

    public static void sleepQuietly(final long millis) {
        if (millis < 1L) {
            return;
        }
        try {

        }
        val sendRequestMillisString = responseHeadersBuilder[SENT_MILLIS]
        val receivedResponseMillisString = responseHeadersBuilder[RECEIVED_MILLIS]
        responseHeadersBuilder.removeAll(SENT_MILLIS)
        responseHeadersBuilder.removeAll(RECEIVED_MILLIS)
        sentRequestMillis = sendRequestMillisString?.toLong() ?: 0L

   * enqueued before the timeout.
   */
  @Synchronized
  fun await(url: HttpUrl): RecordedResponse {
    val timeoutMillis = TimeUnit.NANOSECONDS.toMillis(System.nanoTime()) + TIMEOUT_MILLIS
    while (true) {
      val i = responses.iterator()
      while (i.hasNext()) {
        val recordedResponse = i.next()
        if (recordedResponse.request.url.equals(url)) {
          i.remove()

   */
  static void delay(long millis) throws InterruptedException {
    long startTime = System.nanoTime();
    long ns = millis * 1000 * 1000;
    for (; ; ) {
      if (millis > 0L) Thread.sleep(millis);
      else // too short to sleep
      Thread.yield();
      long d = ns - (System.nanoTime() - startTime);
      if (d > 0L) millis = d / (1000 * 1000);
      else break;
    }
  }

    ConsoleHandler().apply {
      level = Level.FINE
      formatter =
        object : SimpleFormatter() {
          override fun format(record: LogRecord) = String.format("[%1\$tF %1\$tT] %2\$s %n", record.millis, record.message)
        }
    }

  fun enable(
    loggerClass: String,
    handler: Handler = logHandler(),
  ): Closeable {
    val logger = Logger.getLogger(loggerClass)

#### Burgers parallèles

Imaginons désormais que ce ne sont pas des "burgers concurrents" mais des "burgers parallèles".

Vous allez avec votre crush 😍 dans un fast food 🍔 parallélisé.

Por isso que faz muito mais sentido utilizar código assíncrono para APIs web.

A maioria dos frameworks Python existentes mais populares (incluindo Flask e Django) foram criados antes que os novos recursos assíncronos existissem em Python. Então, os meios que eles podem ser colocados em produção para suportar execução paralela mais a forma antiga de execução assíncrona não são tão poderosos quanto as novas capacidades.

      .toFormatter()

  private val offset = ZoneOffset.systemDefault()

  override fun format(record: LogRecord): String {
    val message = formatMessage(record)

    val time = Instant.ofEpochMilli(record.millis).atZone(offset)

    return if (record.thrown != null) {
      val sw = StringWriter(4096)
      val pw = PrintWriter(sw)
      record.thrown.printStackTrace(pw)

Ces réponses supplémentaires seront incluses dans le schéma OpenAPI, elles apparaîtront donc également dans la documentation de l'API.

Mais pour ces réponses supplémentaires, vous devez vous assurer de renvoyer directement une `Response` comme `JSONResponse`, avec votre code HTTP et votre contenu.

## Réponse supplémentaire avec `model`

      }
      return read
    }

    override fun close() {
      if (closed) return

      if (bytesRemaining != 0L &&
        !discard(ExchangeCodec.DISCARD_STREAM_TIMEOUT_MILLIS, MILLISECONDS)
      ) {
        carrier.noNewExchanges() // Unread bytes remain on the stream.
        responseBodyComplete()
      }

      closed = true
    }
  }