) {
            processResponse(response, hostname, responses, failures)
            latch.countDown()
          }
        },
      )
    }

    try {
      latch.await()
    } catch (e: InterruptedException) {
      failures.add(e)
    }
  }

  private fun processResponse(
    response: Response,
    hostname: String,
    results: MutableList<InetAddress>,

/// tip | Consejo

Nota que las funciones de prueba son `def` normales, no `async def`.

Y las llamadas al cliente también son llamadas normales, sin usar `await`.

Esto te permite usar `pytest` directamente sin complicaciones.

///

/// note | Detalles técnicos

También podrías usar `from starlette.testclient import TestClient`.

/// tip | Подсказка

Обратите внимание, что тестирующая функция является обычной `def`, а не асинхронной `async def`.

И вызов клиента также осуществляется без `await`.

Это позволяет вам использовать `pytest` без лишних усложнений.

///

/// note | Технические детали

Также можно написать `from starlette.testclient import TestClient`.

This decoupling of parts, and being a "microframework" that could be extended to cover exactly what is needed was a key feature that I wanted to keep.

Given the simplicity of Flask, it seemed like a good match for building APIs. The next thing to find was a "Django REST Framework" for Flask.

/// check | Inspired **FastAPI** to

              doneSignal.countDown();
            }
          }
        };
    thread.setUncaughtExceptionHandler((t, throwable) -> {});
    thread.start();

    boolean done = doneSignal.await(1, SECONDS);
    if (!done) {
      StringBuilder builder = new StringBuilder();
      for (StackTraceElement trace : thread.getStackTrace()) {
        builder.append("\tat ").append(trace).append('\n');
      }

              doneSignal.countDown();
            }
          }
        };
    thread.setUncaughtExceptionHandler((t, throwable) -> {});
    thread.start();

    boolean done = doneSignal.await(1, SECONDS);
    if (!done) {
      StringBuilder builder = new StringBuilder();
      for (StackTraceElement trace : thread.getStackTrace()) {
        builder.append("\tat ").append(trace).append('\n');
      }

バックグラウンドタスクとして実行される関数を作成します。

これは、パラメーターを受け取ることができる単なる標準的な関数です。

これは `async def` または通常の `def` 関数であり、**FastAPI** はこれを正しく処理します。

ここで、タスク関数はファイル書き込みを実行します (メール送信のシミュレーション)。

また、書き込み操作では `async` と `await` を使用しないため、通常の `def` で関数を定義します。

{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py310.py hl[6:9] *}

## バックグラウンドタスクの追加 { #add-the-background-task }

        var first = true

        override fun createSocket(): Socket {
          if (first) {
            first = false
            firstConnectLatch.await()
          }
          return super.createSocket()
        }
      }

    client =
      client
        .newBuilder()
        .protocols(listOf(Protocol.H2_PRIOR_KNOWLEDGE))

async def slow_async_stream():
    yield {"n": 1}
    # Sleep longer than the (monkeypatched) ping interval so a keepalive
    # comment is emitted before the next item.
    await asyncio.sleep(0.3)
    yield {"n": 2}


@keepalive_app.get("/slow-sync", response_class=EventSourceResponse)
def slow_sync_stream():
    yield {"n": 1}
    time.sleep(0.3)
    yield {"n": 2}

      assertEquals(cancelMode == INTERRUPT, Thread.interrupted())
    }
    responseBody.close()
    assertEquals(if (connectionType == H2) 1 else 0, client.connectionPool.connectionCount())

    cancelLatch.await()

    val events = eventRecorder.eventSequence.filter { isConnectionEvent(it) }.map { it.name }
    eventRecorder.clearAllEvents()