.lookup(org.apache.maven.project.ProjectBuilder.class)
                .build(pomFile, configuration);

        assertEquals(
                pomFile.getAbsoluteFile(),
                result.getProject().getModel().getPomFile().getAbsoluteFile());
        int errors = 0;
        for (ModelProblem p : result.getProblems()) {
            if (p.getSeverity() == ModelProblem.Severity.ERROR) {
                errors++;
            }

Dann können wir das „Dependable“ `common_parameters` der Abhängigkeit von oben in die Klasse `CommonQueryParams` ändern:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[11:15] *}

Achten Sie auf die Methode `__init__`, die zum Erstellen der Instanz der Klasse verwendet wird:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[12] *}

... sie hat die gleichen Parameter wie unsere vorherige `common_parameters`:

        String key = "m2.name";
        String checkValue = "value";

        MavenProject project = createDefaultProject();
        project.getModel().getProperties().setProperty(key, checkValue);

        ExpressionEvaluator ee = createExpressionEvaluator(project, new Properties());

        Object value = ee.evaluate("${" + key + "}");

            return null;
        }

        try {
            return storage.get(BlobId.of(bucketName, path));
        } catch (final StorageException e) {
            final int code = e.getCode();
            switch (code) {
            case 404:
                if (logger.isDebugEnabled()) {
                    logger.debug("Object not found: bucket={}, path={}", bucketName, path);
                }

## Anwendungsfall { #use-case }

Beginnen wir mit einem Beispiel-**Anwendungsfall** und schauen uns dann an, wie wir ihn mit dieser Methode implementieren können.

Stellen wir uns vor, Sie verfügen über einige **Modelle für maschinelles Lernen**, die Sie zur Bearbeitung von Requests verwenden möchten. 🤖

Hello Wade Wilson
```

</div>

////

## Umgebungsvariablen in Python lesen { #read-env-vars-in-python }

Sie können auch Umgebungsvariablen **außerhalb** von Python erstellen, im Terminal (oder mit jeder anderen Methode) und sie dann **in Python** lesen.

Zum Beispiel könnten Sie eine Datei `main.py` haben mit:

```Python hl_lines="3"
import os

name = os.getenv("MY_NAME", "World")
print(f"Hello {name} from Python")
```

    }

    @Override
    public Model build(RepositorySystemSession session, MavenProject project, ModelSource src)
            throws ModelBuilderException {
        Model model = project.getModel().getDelegate();
        boolean flattenEnabled = Features.consumerPomFlatten(session.getConfigProperties());
        String packaging = model.getPackaging();

labels.purgeJobLogDay=Hapus log job lama
labels.purgeUserInfoDay=Hapus log pengguna lama
labels.reading=Pembacaan
labels.roleTypeIds=ID Peran
labels.scriptData=Script
labels.scriptResult=Hasil
labels.scriptType=Metode Eksekusi
labels.segmentation=Segmentasi
labels.startTime=Waktu Mulai
labels.target=Target
labels.token=Token
labels.synonymFile=Berkas Sinonim
labels.stopwordsFile=Berkas Stopwords

		}
	}
}

func testCreate(t *testing.T, w *Writer, wt *WriteTest) {
	header := &FileHeader{
		Name:   wt.Name,
		Method: wt.Method,
	}
	if wt.Mode != 0 {
		header.SetMode(wt.Mode)
	}
	f, err := w.CreateHeader(header)
	if err != nil {
		t.Fatal(err)
	}
	_, err = f.Write(wt.Data)
	if err != nil {
		t.Fatal(err)
	}
}

labels.purgeUserInfoDay=Supprimer les anciens journaux utilisateur
labels.reading=Lecture
labels.roleTypeIds=ID de rôle
labels.scriptData=Script
labels.scriptResult=Résultat
labels.scriptType=Méthode d'exécution
labels.segmentation=Segmentation
labels.startTime=Heure de début
labels.target=Cible
labels.token=Jeton
labels.synonymFile=Fichier de synonymes
labels.stopwordsFile=Fichier de mots vides