Auf diese Weise konnte ich die besten Möglichkeiten finden, die Codeverdoppelung so weit wie möglich zu reduzieren, überall Autovervollständigung, Typ- und Fehlerprüfungen, usw. zu gewährleisten.

Alles auf eine Weise, die allen Entwicklern das beste Entwicklungserlebnis bot.

## Anforderungen

Schauen wir uns an, wie wir das machen können.

## pytest.mark.anyio

# Statische Dateien

Mit `StaticFiles` können Sie statische Dateien aus einem Verzeichnis automatisch bereitstellen.

## `StaticFiles` verwenden

* Importieren Sie `StaticFiles`.
* „Mounten“ Sie eine `StaticFiles()`-Instanz in einem bestimmten Pfad.

{* ../../docs_src/static_files/tutorial001.py hl[2,6] *}

/// note | Technische Details

Sie könnten auch `from starlette.staticfiles import StaticFiles` verwenden.

Nehmen wir an, Sie haben eine Dateistruktur wie in [Größere Anwendungen](bigger-applications.md){.internal-link target=_blank} beschrieben:

```
.
├── app
│   ├── __init__.py
│   └── main.py
```

In der Datei `main.py` haben Sie Ihre **FastAPI**-Anwendung:


{* ../../docs_src/app_testing/main.py *}


### Testdatei

        assertNotNull(output);
        assertTrue(output.contains("00000:"));
        assertTrue(output.contains("00010:")); // Second line offset

        // Verify first line contains bytes 0-15
        assertTrue(output.contains(" 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 0A 0B 0C 0D 0E 0F"));
        // Verify second line contains bytes 16-31
        assertTrue(output.contains(" 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 1A 1B 1C 1D 1E 1F"));
    }

    @Test

            if (ruleList == null || ruleList.isEmpty()) {
                return null;
            }

            StringBuilder sb = new StringBuilder();
            for (String line : ruleList) {
                sb.append(line).append(System.lineSeparator());
            }
            return UserDictionary.open(new StringReader(sb.toString()));
        } catch (IOException e) {

                out.write(in);
            }
        });
    }

    /**
     * Determines the MIME type of an image file based on its file extension.
     *
     * @param imageFile the image file
     * @return the MIME type string
     */
    protected String getImageMimeType(final File imageFile) {
        final String path = imageFile.getAbsolutePath();

                new BufferedReader(new InputStreamReader(this.getClass().getClassLoader().getResourceAsStream(getSuggestAnalyzerPath())))) {

            String line;
            while ((line = br.readLine()) != null) {
                sb.append(line);
            }
        }
        return sb.toString().replaceAll(Pattern.quote("${fess.dictionary.path}"), dictionaryPath);
    }

    /**

import org.opensearch.monitor.jvm.JvmInfo;
import org.opensearch.monitor.os.OsProbe;
import org.opensearch.monitor.process.ProcessProbe;

import jakarta.annotation.Resource;

/**
 * This class is a command-line application for creating and managing the suggest index.
 * It provides functionality to index words from documents and search logs, as well as
 * to purge old suggest data.
 */
public class SuggestCreator {

    /**

## Den Code ausführen

Alle Codeblöcke können kopiert und direkt verwendet werden (da es sich um getestete Python-Dateien handelt).

Um eines der Beispiele auszuführen, kopieren Sie den Code in eine Datei `main.py`, und starten Sie `uvicorn` mit:

<div class="termy">

```console
$ uvicorn main:app --reload

<span style="color: green;">INFO</span>:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)