```Python
with open("file.txt") as file:
    file.read()
```

В последних версиях Python есть также асинхронный менеджер контекста. Его используют с `async with`:

```Python
async with lifespan(app):
    await do_stuff()
```

Когда вы создаёте менеджер контекста или асинхронный менеджер контекста, как выше, он перед входом в блок `with` выполнит код до `yield`, а после выхода из блока `with` выполнит код после `yield`.

    @Override
    public @Nullable Void call() throws InterruptedException {
      running = true;
      startLatch.countDown();
      stopLatch.await();
      running = false;
      return null;
    }

    void waitForStart() throws InterruptedException {
      startLatch.await();
    }

    void stop() {
      stopLatch.countDown();
    }

    boolean isRunning() {
      return running;
    }

        // Create multiple threads that all try to connect simultaneously
        for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
            new Thread(() -> {
                try {
                    startLatch.await(); // Wait for signal to start
                    conn.connect();
                    successCount.incrementAndGet();
                } catch (Exception e) {
                    synchronized (exceptions) {

///

## Renvoyer une `Response` personnalisée

L'exemple ci-dessus montre toutes les parties dont vous avez besoin, mais il n'est pas encore très utile, car vous auriez pu retourner l'`item` directement, et **FastAPI** l'aurait mis dans une `JSONResponse` pour vous, en le convertissant en `dict`, etc. Tout cela par défaut.

Maintenant, voyons comment vous pourriez utiliser cela pour retourner une réponse personnalisée.

        .build()
    }
    val request =
      Request
        .Builder()
        .url(server.url("/"))
        .build()
    client.newCall(request).enqueue(callback)
    callback
      .await(request.url)
      .assertCode(200)
      .assertHeader("OkHttp-Intercepted", "yep")
  }

  @Test
  fun applicationInterceptorsCanMakeMultipleRequestsToServer() {

func (op auditTierOp) String() string {
	// flattening the auditTierOp{} for audit
	return fmt.Sprintf("tier:%s,respNS:%d,tx:%d,err:%s", op.Tier, op.TimeToResponseNS, op.OutputBytes, op.Error)
}

func auditTierActions(ctx context.Context, tier string, bytes int64) func(err error) {
	startTime := time.Now()
	return func(err error) {
		// Record only when audit targets configured.
		if len(logger.AuditTargets()) == 0 {
			return
		}

      Producer producer = new Producer(q, 1);
      // producing one, will ask for two
      Future<?> producerThread = threadPool.submit(producer);
      producer.beganProducing.await();

      // make sure we time out
      Stopwatch timer = Stopwatch.createStarted();

      int drained = drain(q, new ArrayList<>(), 2, 10, MILLISECONDS, interruptibly);
      assertThat(drained).isAtMost(1);

Ou vous pourriez aussi l'épingler avec :

```txt
fastapi>=0.45.0,<0.46.0
```

cela signifierait que vous utiliseriez les versions `0.45.0` ou supérieures, mais inférieures à `0.46.0`, par exemple, une version `0.45.2` serait toujours acceptée.

Si vous utilisez un autre outil pour gérer vos installations, comme Poetry, Pipenv, ou autres, ils ont tous un moyen que vous pouvez utiliser pour définir des versions spécifiques pour vos paquets.

/// note | 技術詳細

`from starlette.websockets import WebSocket` を使用しても構いません.

**FastAPI** は開発者の利便性のために、同じ `WebSocket` を提供します。しかし、こちらはStarletteから直接提供されるものです。

///

## メッセージの送受信

WebSocketルートでは、 `await` を使ってメッセージの送受信ができます。

{* ../../docs_src/websockets/tutorial001.py hl[48:52] *}

バイナリやテキストデータ、JSONデータを送受信できます。

## 試してみる

ファイル名が `main.py` である場合、以下の方法でアプリケーションを実行します。

<div class="termy">

```console

      Future<?> possiblyIgnoredError = executorService.submit(executeTask);
      returnValue += (int) listenerLatch.getCount();
      listenerLatch.await();
    }
    return returnValue;
  }

  @Benchmark
  int executeThenAdd_multiThreaded(int reps) throws InterruptedException {
    Runnable addTask =
        new Runnable() {
          @Override