///

### Das `Settings`-Objekt erstellen { #create-the-settings-object }

Importieren Sie `BaseSettings` aus Pydantic und erstellen Sie eine Unterklasse, ganz ähnlich wie bei einem Pydantic-Modell.

	// If false only main directory will be scanned.
	// Should always be true if Separator is n SlashSeparator.
	Recursive bool

	// Separator to use.
	Separator string

	// Create indicates that the lister should not attempt to load an existing cache.
	Create bool

	// Include pure directories.
	IncludeDirectories bool

	// Transient is set if the cache is transient due to an error or being a reserved bucket.

        final Tuple3<String, String, String> task = new Tuple3<>(getName(), thumbnailId, path);
        if (logger.isDebugEnabled()) {
            logger.debug("Create thumbnail task: {}", task);
        }
        return task;
    }

    /**
     * Sets the directory name length for thumbnail storage.
     * @param directoryNameLength The directory name length.
     */

Umgebungsvariablen können nützlich sein, um **Einstellungen** der Anwendung zu handhaben, als Teil der **Installation** von Python usw.

## Umgebungsvariablen erstellen und verwenden { #create-and-use-env-vars }

Sie können Umgebungsvariablen in der **Shell (Terminal)** erstellen und verwenden, ohne Python zu benötigen:

//// tab | Linux, macOS, Windows Bash

<div class="termy">

```console

## Как это выглядит { #how-it-looks }

Сначала просто воспользуемся кодом и посмотрим, как он работает, а затем вернемся и разберемся, что происходит.

## Создание `main.py` { #create-main-py }

Скопируйте пример в файл `main.py`:

{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py39.py *}

## Запуск { #run-it }

/// info | Дополнительная информация

Но так мы сможем сосредоточиться на том, как работает система **Dependency Injection**.

### Создайте зависимость, или «dependable» (от чего что-то зависит) { #create-a-dependency-or-dependable }

Сначала сосредоточимся на зависимости.

Это просто функция, которая может принимать те же параметры, что и *функция обработки пути*:

### Создание класса `Enum` { #create-an-enum-class }

Импортируйте `Enum` и создайте подкласс, который наследуется от `str` и `Enum`.

Мы наследуемся от `str`, чтобы документация API могла понять, что значения должны быть типа `string` и отображалась правильно.

## Importe o `BaseModel` do Pydantic { #import-pydantics-basemodel }

Primeiro, você precisa importar `BaseModel` do `pydantic`:

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[2] *}

## Crie seu modelo de dados { #create-your-data-model }

Então você declara seu modelo de dados como uma classe que herda `BaseModel`.

Utilize os tipos Python padrão para todos os atributos:

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[5:9] *}

    input.addListener(output, rejectionPropagatingExecutor(executor, output));
    return output;
  }

  static <I extends @Nullable Object, O extends @Nullable Object> ListenableFuture<O> create(
      ListenableFuture<I> input, Function<? super I, ? extends O> function, Executor executor) {
    TransformFuture<I, O> output = new TransformFuture<>(input, function);

        MessageBuilder builder = new DefaultMessageBuilder();
        format.formatRate(builder, 45.0); // 45 B/s
        assertEquals("45.0 B/s", builder.build());

        // Test value greater than or equal to 10
        builder = new DefaultMessageBuilder();
        format.formatRate(builder, 15000.0); // 15 kB/s
        assertEquals("15.0 kB/s", builder.build());

        // Test value between 0.05 and 10