* den Pfad `/`
* unter der Verwendung der <dfn title="eine HTTP-GET-Methode"><code>get</code>-Operation</dfn> gehen

/// info | `@decorator` Info

Diese `@something`-Syntax wird in Python „Dekorator“ genannt.

  }

  internal enum class TransferKind {
    CHUNKED {
      override fun setBody(
        response: MockResponse.Builder,
        content: Buffer,
        chunkSize: Int,
      ) {
        response.chunkedBody(content, chunkSize)
      }
    },
    FIXED_LENGTH {
      override fun setBody(
        response: MockResponse.Builder,
        content: Buffer,
        chunkSize: Int,

{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[22] *}

## Événements alternatifs (déprécié) { #alternative-events-deprecated }

/// warning | Alertes

      call.execute()
    }
  }

  @Test
  fun interruptReadingResponseBody() {
    val responseBodySize = 8 * 1024 * 1024 // 8 MiB.
    server.enqueue(
      MockResponse()
        .setBody(Buffer().write(ByteArray(responseBodySize)))
        .throttleBody((64 * 1024).toLong(), 125, TimeUnit.MILLISECONDS),
    ) // 500 Kbps
    server.start()
    val call =
      client.newCall(
        Request

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")
```

## 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. 🤖

     */
    public Model getModel() {
        return model;
    }

    /**
     * Sets the model being wrapped.
     *
     * @param model The model, may be {@code null}.
     */
    public void setModel(Model model) {
        this.model = model;
    }

    /**
     * Gets the raw model being wrapped.
     *
     * @return The raw model or {@code null} if not set.
     */
    public Model getRawModel() {

        final LocalDateTime timestamp = LocalDateTime.of(2025, 1, 1, 12, 0, 0);
        final List<ChatSource> sources = new ArrayList<>();

        message.setId("msg-123");
        message.setRole("assistant");
        message.setContent("Test content");
        message.setTimestamp(timestamp);
        message.setSources(sources);

        assertEquals("msg-123", message.getId());

Nous pouvons alors remplacer la dépendance « dependable » `common_parameters` ci‑dessus par la classe `CommonQueryParams` :

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

Faites attention à la méthode `__init__` utilisée pour créer l'instance de la classe :

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

... il a les mêmes paramètres que notre précédent `common_parameters` :

{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py310.py hl[6:9] *}

## Den Hintergrundtask hinzufügen { #add-the-background-task }

Übergeben Sie innerhalb Ihrer *Pfadoperation-Funktion* Ihre Taskfunktion mit der Methode `.add_task()` an das *Hintergrundtasks*-Objekt:

{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py310.py hl[14] *}

`.add_task()` erhält als Argumente: