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,

dessa forma é muito fácil fazer perguntas que são muito genéricas e dificeís de responder, assim você pode acabar não sendo respondido.

Nas questões do GitHub o template irá te guiar para que você faça a sua pergunta de um jeito mais correto, fazendo com que você receba respostas mais completas, e até mesmo que você mesmo resolva o problema antes de perguntar. E no GitHub eu garanto que sempre irei responder todas as perguntas, mesmo que leve um tempo. Eu pessoalmente não consigo fazer...

    * 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...

class AndroidAsyncDnsTest {
  @Test
  fun testDnsRequestInvalid() {
    val asyncDns = AndroidAsyncDns.IPv4
    val shadowDns: ShadowDnsResolver = Shadow.extract(asyncDns.resolver)

    shadowDns.responder = {
      throw IllegalArgumentException("Network.fromNetworkHandle refusing to instantiate NETID_UNSET Network.")
    }

    val dns = AsyncDns.toDns(asyncDns)

    assertFailure {
      dns.lookup("google.invalid")

    * Wenn Sie FastAPI nicht, und direkt Starlette (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...

#### O tempo para responder ajuda os invasores

    * 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.

    * Если Вы не используете FastAPI, а используете 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 no usaras FastAPI y usaras Starlette directamente (u otra herramienta, como Sanic, Flask, Responder, etc.), tendrías que implementar toda la validación y serialización de datos tu mismo. Por lo tanto, tu aplicación final seguirá teniendo la misma sobrecarga que si se hubiera creado con FastAPI. Y en muchos casos, esta validación y serialización...

    * 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...