}

    /**
     * Adds a replacement string for the given input character. The specified character will be
     * replaced by the given string whenever it occurs in the input, irrespective of whether it lies
     * inside or outside the 'safe' range.
     *
     * @param c the character to be replaced
     * @param replacement the string to replace the given character
     * @return the builder instance

### Arquivos e async { #files-and-async }

Na maioria dos casos, objetos semelhantes a arquivo não são compatíveis com async e await por padrão.

Por exemplo, eles não têm `await file.read()`, nem `async for chunk in file`.

E, em muitos casos, lê-los seria uma operação bloqueante (que poderia bloquear o loop de eventos), pois são lidos do disco ou da rede.

/// info | Informação

* Methoden.
* Request-Payloads im Body, Query-Parameter, usw.
* Response-Payloads.

Sie erhalten auch **Inline-Fehlerberichte** für alles.

<img src="/img/tutorial/custom-response/image01.png">

## Verfügbare Responses { #available-responses }

Hier sind einige der verfügbaren Responses.

Bedenken Sie, dass Sie `Response` verwenden können, um alles andere zurückzugeben, oder sogar eine benutzerdefinierte Unterklasse zu erstellen.

/// note | Technische Details

Sie können auch `from starlette.responses import HTMLResponse` verwenden.

### Documentation de l’API { #api-docs }

Si vous allez sur `/docs`, vous verrez qu’elle contient les **schémas** pour les données à envoyer dans les requêtes et reçues dans les réponses :

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image01.png">

Vous voyez ces schémas parce qu’ils ont été déclarés avec les modèles dans l’application.

### Performance JSON { #json-performance }

This way, we can notice when there are new translations ready, because they have the `approved-1` label.

## Merge Translation PRs

Translations are generated automatically with LLMs and scripts.

There's one GitHub Action that can be manually run to add or update translations for a language: [`translate.yml`](https://github.com/fastapi/fastapi/actions/workflows/translate.yml).

        print("Creating PR")
        g = Github(github_token)
        gh_repo = g.get_repo(github_repository)
        body = (
            message
            + "\n\nThis PR was created automatically using LLMs."
            + f"\n\nIt uses the prompt file https://github.com/fastapi/fastapi/blob/master/docs/{language}/llm-prompt.md."

Las pruebas:

## Fragmentos de código { #code-snippets }

//// tab | Prueba

/// tip | Tipp

Das Wichtige und „Magische“ hier ist, dass `get_current_user` für jede *Pfadoperation* eine andere Liste von `scopes` hat, die überprüft werden.

Alles hängt von den „Scopes“ ab, die in jeder *Pfadoperation* und jeder Abhängigkeit im Abhängigkeitsbaum für diese bestimmte *Pfadoperation* deklariert wurden.

///