t.Fatalf("Test %d: got '%v' - want '%v'", i, etag, test.Plaintext)
		}
	}
}

func must(s string) ETag {
	t, err := Parse(s)
	if err != nil {
		panic(err)
	}
	return t

        where:
        implicitMethod << ["values", "valueOf"]
    }

    private def paramStub(String type) {
        def stub = Stub(JApiParameter)
        stub.type >> type
        return stub
    }

    AbstractContextAwareViolationRule withContext(AbstractContextAwareViolationRule rule) {
        rule.context = new ViolationCheckContext() {

            @Override

                try {
                    Thread.sleep(2000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    throw new CrawlingAccessException(e);
                }
                return null;
            }
        };
        client.setAccessTimeout(1);
        try {
            client.doGet("smb1://localhost/test.txt");
            fail();
        } catch (CrawlingAccessException e) {

但是，每次执行以下操作：

```Python
Settings()
```

都会创建一个新的 `Settings` 对象，并且在创建时会再次读取 `.env` 文件。

如果依赖项函数只是这样的：

```Python
def get_settings():
    return Settings()
```

我们将为每个请求创建该对象，并且将在每个请求中读取 `.env` 文件。 ⚠️

但是，由于我们在顶部使用了 `@lru_cache` 装饰器，因此只有在第一次调用它时，才会创建 `Settings` 对象一次。 ✔️

{* ../../docs_src/settings/app03_an_py39/main.py hl[1,11] *}

Status of delete marker replication can be viewed by doing a GET/HEAD on the object version - it will return a `X-Minio-Replication-DeleteMarker-Status` header and http response code of `405`. In the case of permanent deletes, if the delete replication is pending or failed to propagate to the target cluster, GET/HEAD will return additional `X-Minio-Replication-Delete-Status` header and a http response code of `405`.

      <codeSegments>
        <codeSegment>
          <version>2.0.0+</version>
          <code><![CDATA[
    public String getPluginLookupKey() {
        return groupId + ":" + artifactId;
    }

    public String getId() {
        return groupId + ":" + artifactId + ":" + version;
    }

          ]]></code>
        </codeSegment>
      </codeSegments>
    </class>

        verify(spy).size();
        verify(spy).encode(buffer, 0);
        verify(spy).decode(buffer, 0, 8);
        // Note: Cannot verify toString() with Mockito - it's a special method

        // Verify return values
        assertEquals(FileInformation.FILE_ENDOFFILE_INFO, level);
        assertEquals(8, size);
        assertEquals(8, encoded);
        assertEquals(8, decoded);
        assertNotNull(str);

      }

      val keyManager = newKeyManager(null, heldCertificate, *(intermediates ?: emptyArray()))
      val trustManager = newTrustManager(null, trustedCertificates, immutableInsecureHosts)
      return HandshakeCertificates(keyManager, trustManager)
    }
  }

高度なシナリオでは、「キャッシュされた」値を使うのではなく、同じリクエストの各ステップ（おそらく複数回）で依存関係を呼び出す必要があることがわかっている場合、`Depens`を使用する際に、`use_cache=False`というパラメータを設定することができます。

```Python hl_lines="1"
async def needy_dependency(fresh_value: str = Depends(get_value, use_cache=False)):
    return {"fresh_value": fresh_value}
```

## まとめ

ここで使われている派手な言葉は別にして、**依存性注入** システムは非常にシンプルです。

*path operation関数*と同じように見えるただの関数です。

しかし、それでも非常に強力で、任意の深くネストされた依存関係「グラフ」（ツリー）を宣言することができます。

/// tip | 豆知識

```Python hl_lines="1"
async def get_burgers(number: int):
    # ハンバーガーを作成するために非同期処理を実行
    return burgers
```

...`def` のかわりに:

```Python hl_lines="2"
# 非同期ではない
def get_sequential_burgers(number: int):
    # ハンバーガーを作成するためにシーケンシャルな処理を実行
    return burgers
```
`async def` を使用すると、Pythonにその関数内で `await` 式 (その関数の実行を「一時停止⏸」し、結果が戻るまで他の何かを実行🔀する) を認識しなければならないと伝えることができます。