* **Erweiterbar**:
    * Pydantic erlaubt die Definition von eigenen Datentypen oder sie können die Validierung mit einer `validator`-dekorierten Methode im Modell erweitern.

## 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")
```

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`:

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

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

Aber nun stellen Sie sich vor, Sie würden es selbst schreiben.

Irgendwann sind die Funktions-Parameter fertig, Sie starten mit der Definition des Körpers ...

Aber dann müssen Sie „diese Methode aufrufen, die den ersten Buchstaben in Großbuchstaben umwandelt“.

War es `upper`? War es `uppercase`? `first_uppercase`? `capitalize`?

            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);
                }

Sie könnten eine `CustomORJSONResponse` erstellen. Das Wichtigste, was Sie tun müssen, ist, eine `Response.render(content)`-Methode zu erstellen, die den Inhalt als `bytes` zurückgibt:

{* ../../docs_src/custom_response/tutorial009c_py39.py hl[9:14,17] *}

Statt:

```json
{"message": "Hello World"}
```

	"reflect"
	"strings"
	"testing"
	"time"

	xhttp "github.com/minio/minio/internal/http"
)

func TestParseMode(t *testing.T) {
	testCases := []struct {
		value        string
		expectedMode RetMode
	}{
		{
			value:        "governance",
			expectedMode: RetGovernance,
		},
		{
			value:        "complIAnce",
			expectedMode: RetCompliance,
		},
		{
			value:        "gce",
			expectedMode: "",