// but we must make sure there is always space to add 256 bytes:
	// https://github.com/aws/aws-sdk-java/blob/master/aws-java-sdk-s3/src/main/java/com/amazonaws/services/s3/model/SelectObjectContentEventStream.java#L197
	maxRecordMessageLength = (128 << 10) - 256
)

var bufLength = payloadLenForMsgLen(maxRecordMessageLength)

### Concurrency + Parallelism: Web + Machine Learning { #concurrency-parallelism-web-machine-learning }

# LLM 測試檔案 { #llm-test-file }

本文件用來測試用於翻譯文件的 <abbr title="Large Language Model - 大型語言模型">LLM</abbr> 是否理解 `scripts/translate.py` 中的 `general_prompt`，以及 `docs/{language code}/llm-prompt.md` 中的語言特定提示。語言特定提示會附加在 `general_prompt` 後面。

此處新增的測試會提供給所有語言特定提示的設計者參考。

使用方式：

* 準備語言特定提示 - `docs/{language code}/llm-prompt.md`。
* 針對本文件做一次全新的翻譯為你想要的目標語言（例如使用 `translate.py` 的 `translate-page` 指令）。這會在 `docs/{language code}/docs/_llm-test.md` 產生翻譯檔。
* 檢查翻譯是否正確。

			minio.PutObjectOptions{DisableContentSha256: true},
		)
		return err
	}

	return NotImplemented{}
}

type listerAt []os.FileInfo

// Modeled after strings.Reader's ReadAt() implementation
func (f listerAt) ListAt(ls []os.FileInfo, offset int64) (int, error) {
	var n int
	if offset >= int64(len(f)) {
		return 0, io.EOF
	}
	n = copy(ls, f[offset:])

                Arguments.of(true, new String[] {"--force-interactive", "--non-interactive", "--batch-mode"}, false),
                Arguments.of(false, new String[] {"--non-interactive"}, true),
                Arguments.of(false, new String[] {"--batch-mode"}, true),
                Arguments.of(false, new String[] {"--non-interactive", "--batch-mode"}, true));
    }

                    .build();

            Document moduleADoc = Document.of(moduleAPomXml);
            Document moduleBDoc = Document.of(moduleBPomXml);

            Map<Path, Document> pomMap = new HashMap<>();
            pomMap.put(Paths.get("project", "module-a", "pom.xml"), moduleADoc);
            pomMap.put(Paths.get("project", "module-b", "pom.xml"), moduleBDoc);

09d25e094faa6ca2556c818166b7a9563b93f7099f6f0f4caa6cf63b88e8d3e7
```

</div>

將輸出的值複製到變數 `SECRET_KEY`（不要使用範例中的那一組）。

建立變數 `ALGORITHM` 指定用來簽署 JWT 權杖的演算法，設為 `"HS256"`。

建立一個權杖有效期的變數。

定義一個用於權杖端點回應的 Pydantic Model。

建立一個工具函式來產生新的 access token。

{* ../../docs_src/security/tutorial004_an_py310.py hl[4,7,13:15,29:31,82:90] *}

## 更新相依項目 { #update-the-dependencies }

更新 `get_current_user`，讓它仍接收相同的權杖，但這次改用 JWT 權杖。

    full_name = user_dict["full_name"],
    disabled = user_dict["disabled"],
    hashed_password = user_dict["hashed_password"],
)
```

/// info | 情報

`**user_dict` のより完全な解説は、[**追加モデル**のドキュメント](../extra-models.md#about-user-in-dict)を参照してください。

///

## トークンを返す { #return-the-token }

`token` エンドポイントのレスポンスは JSON オブジェクトでなければなりません。

`token_type` を含める必要があります。ここでは「Bearer」トークンを使うので、トークンタイプは「`bearer`」です。

                timeout: 'The request timed out. Please try again.',
                context_length_exceeded: 'The message is too long to process. Please shorten it and try again.',
                model_not_found: 'The AI model was not found. Please contact the administrator.',
                invalid_response: 'Received an invalid response from the AI service. Please try again.',

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Declare a variable as a str
# and get editor support inside the function
def main(user_id: str):
    return user_id


# A Pydantic model
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```

これは次のように使えます:

```Python
my_user: User = User(id=3, name="John Doe", joined="2018-07-19")

second_user_data = {