*/
    public void setQueryBuilder(final QueryBuilder queryBuilder) {
        this.queryBuilder = queryBuilder;
    }

    /**
     * Adds sort builders to the query context.
     * @param sortBuilders Variable number of sort builders to add.
     */
    public void addSorts(final SortBuilder<?>... sortBuilders) {
        stream(sortBuilders).of(stream -> stream.forEach(sortBuilder -> sortBuilderList.add(sortBuilder)));
    }

    public void addReplyTo(String replyTo, String personal) {
        doAddReplyTo(replyTo, personal);
    }

    // -----------------------------------------------------
    //                                  Application Variable
    //                                  --------------------
    /**
     * Set the value of hostname, used in parameter comment. <br>

# Pfad-Parameter { #path-parameters }

Sie können Pfad-„Parameter“ oder -„Variablen“ mit der gleichen Syntax deklarieren, welche in Python-<abbr title="Formatstring – Formatierter String: Der String enthält Ausdrücke, die mit geschweiften Klammern umschlossen sind. Solche Stellen werden durch den Wert des Ausdrucks ersetzt">Formatstrings</abbr> verwendet wird:

{* ../../docs_src/path_params/tutorial001_py39.py hl[6:7] *}

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***")
```

y luego llamamos a:

```Python
user_dict = user_in.dict()
```

ahora tenemos un `dict` con los datos en la variable `user_dict` (es un `dict` en lugar de un objeto modelo Pydantic).

Y si llamamos a:

```Python
print(user_dict)
```

obtendremos un `dict` de Python con:

```Python
{
    'username': 'john',

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***")
```

und dann aufrufen:

```Python
user_dict = user_in.model_dump()
```

haben wir jetzt ein `dict` mit den Daten in der Variablen `user_dict` (es ist ein `dict` statt eines Pydantic-Modellobjekts).

Und wenn wir aufrufen:

```Python
print(user_dict)
```

würden wir ein Python-`dict` erhalten mit:

```Python
{

                },
                "x-aperture-labs-portal": "blue"
            }
        }
    }
}
```

### Personnalisation du Schéma OpenAPI pour un chemin

Le dictionnaire contenu dans la variable `openapi_extra` sera fusionné avec le schéma OpenAPI généré automatiquement pour l'*opération de chemin*.

Ainsi, vous pouvez ajouter des données supplémentaires au schéma généré automatiquement.

* «the SQLModel docs»: «die SQLModel-Dokumentation»
* «the docs»: «die Dokumentation» (use singular case)
* «the env var»: «die Umgebungsvariable»
* «the `PATH` environment variable»: «die `PATH`-Umgebungsvariable»
* «the `PATH`»: «der `PATH`»
* «the `requirements.txt`»: «die `requirements.txt`»
* «the API Router»: «der API-Router»
* «the Authorization-Header»: «der Autorisierungsheader»

///

The `oauth2_scheme` variable is an instance of `OAuth2PasswordBearer`, but it is also a "callable".

It could be called as:

```Python
oauth2_scheme(some, parameters)
```

So, it can be used with `Depends`.

    private final String name;
    private final ImmutableList<Type> bounds;

    TypeVariableImpl(D genericDeclaration, String name, Type[] bounds) {
      disallowPrimitiveType(bounds, "bound for type variable");
      this.genericDeclaration = checkNotNull(genericDeclaration);
      this.name = checkNotNull(name);
      this.bounds = ImmutableList.copyOf(bounds);
    }

    @Keep
    public Type[] getBounds() {

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***")
```

and then we call:

```Python
user_dict = user_in.model_dump()
```

we now have a `dict` with the data in the variable `user_dict` (it's a `dict` instead of a Pydantic model object).

And if we call:

```Python
print(user_dict)
```

we would get a Python `dict` with:

```Python
{
    'username': 'john',