"- If the original English content has removed parts, also remove them from the translation, unless you were instructed earlier to not do that in specific cases.",
                "- If parts of the original English content have changed, also change those parts in the translation.",
                "- If the previous translation violates current instructions, update it.",

## 测试时覆盖依赖项 { #overriding-dependencies-during-testing }

有些场景下，您可能需要在测试时覆盖依赖项。

即不希望运行原有依赖项（及其子依赖项）。

反之，要在测试期间（或只是为某些特定测试）提供只用于测试的依赖项，并使用此依赖项的值替换原有依赖项的值。

### 用例：外部服务 { #use-cases-external-service }

常见实例是调用外部第三方身份验证应用。

向第三方应用发送令牌，然后返回经验证的用户。

但第三方服务商处理每次请求都可能会收费，并且耗时通常也比调用写死的模拟测试用户更长。

一般只要测试一次外部验证应用就够了，不必每次测试都去调用。

此时，最好覆盖调用外部验证应用的依赖项，使用返回模拟测试用户的自定义依赖项就可以了。

## 在測試期間覆寫相依 { #overriding-dependencies-during-testing }

有些情境你可能想在測試時覆寫（override）某個相依（dependency）。

你不希望執行原本的相依（以及它可能具有的任何子相依）。

相反地，你想提供一個只在測試期間使用的不同相依（可能只在特定測試中），並回傳一個可以在原本相依值被使用之處使用的值。

### 使用情境：外部服務 { #use-cases-external-service }

例如你有一個需要呼叫的外部驗證提供者。

你傳送一個 token，它會回傳一個已驗證的使用者。

這個提供者可能按每個請求收費，而且呼叫它可能比在測試中使用固定的模擬使用者多花一些時間。

你大概只想對外部提供者測試一次，而不需要在每個測試都呼叫它。

在這種情況下，你可以覆寫用來呼叫該提供者的相依，並在測試中使用自訂的相依來回傳一個模擬使用者。

    // may change and break assumptions in this test [*]. This is not a bug in the implementation of
    // Ascii.equalsIgnoreCase(), but it is a signal that its documentation may need updating as
    // regards edge cases.

    // The Unicode point {@code 00df} is the lowercase form of sharp-S (ß), whose uppercase is "SS".
    assertThat("pa\u00dfword".toUpperCase()).isEqualTo("PASSWORD"); // [*]

    // may change and break assumptions in this test [*]. This is not a bug in the implementation of
    // Ascii.equalsIgnoreCase(), but it is a signal that its documentation may need updating as
    // regards edge cases.

    // The Unicode point {@code 00df} is the lowercase form of sharp-S (ß), whose uppercase is "SS".
    assertThat("pa\u00dfword".toUpperCase()).isEqualTo("PASSWORD"); // [*]

You can also combine `dataclasses` with other type annotations to make nested data structures.

In some cases, you might still have to use Pydantic's version of `dataclasses`. For example, if you have errors with the automatically generated API documentation.

In that case, you can simply swap the standard `dataclasses` with `pydantic.dataclasses`, which is a drop-in replacement:

        List<TermQuery> queryList = SuggestUtil.getTermQueryList(null, fields);
        assertNotNull(queryList);
        assertEquals(0, queryList.size());
    }

    // Additional tests for createSuggestTextId boundary cases
    @Test
    public void testCreateSuggestTextIdBoundaryExactly445() {
        // Create text that encodes to exactly 445 characters
        // Base64 encoding increases size by ~4/3, so original size should be ~333 bytes

///

/// note | 기술 세부사항

각 JSON 객체는 새 줄로 구분되므로, 내용에 실제 줄바꿈 문자를 포함할 수는 없습니다. 하지만 JSON 표준의 일부인 이스케이프된 줄바꿈(`\n`)은 포함할 수 있습니다.

보통은 신경 쓸 필요가 없습니다. 자동으로 처리되니 계속 읽어 주세요. 🤓

///

## 사용 예 { #use-cases }

이 방법을 사용해 **AI LLM** 서비스, **로그** 또는 **telemetry**에서 오는 데이터, 혹은 **JSON** 항목으로 구조화할 수 있는 다른 유형의 데이터를 스트리밍할 수 있습니다.

/// tip

비디오나 오디오처럼 바이너리 데이터를 스트리밍하려면 고급 가이드를 확인하세요: [스트림 데이터](../advanced/stream-data.md).

///

 *
 * @author Dimitris Andreou
 * @since 13.0
 */
// TODO(user): switch to nano precision. A natural unit of cost is "bytes", and a micro precision
// would mean a maximum rate of "1MB/s", which might be small in some cases.
@Beta
@J2ktIncompatible
@GwtIncompatible
public abstract class RateLimiter {
  /**
   * Creates a {@code RateLimiter} with the specified stable throughput, given as "permits per

        }
        /*
         * It would perhaps be better to do this more selectively instead of applying this transform so broadly and having
         * it just no-op in most cases.
         */
        registerTransform(Minify::class) {
            from.attribute(minified, false).attribute(artifactType, "jar")
            to.attribute(minified, true).attribute(artifactType, "jar")