metadata.setGroupId(artifact.getGroupId());
        metadata.setArtifactId(artifact.getArtifactId());
        metadata.setVersion(artifact.getBaseVersion());

        return metadata;
    }

    public void bind(Artifact artifact) {
        artifacts.add(artifact);
    }

    public Object getKey() {
        return getGroupId() + ':' + getArtifactId() + ':' + getVersion();
    }

Vous pouvez également créer directement une `JSONResponse` et la renvoyer.

/// tip | Astuce

Vous aurez normalement une bien meilleure performance en utilisant un [Modèle de réponse](../tutorial/response-model.md) qu'en renvoyant directement une `JSONResponse`, car de cette façon la sérialisation des données est effectuée par Pydantic, en Rust.

///

    }

    /**
     * Animate a typed line.
     * @param {Node} line - The line element to render.
     */
    async type(line) {
        const chars = [...line.textContent];
        line.textContent = '';
        this.container.appendChild(line);

        for (let char of chars) {
            const delay = line.getAttribute(`${this.pfx}-typeDelay`) || this.typeDelay;

{* ../../docs_src/stream_data/tutorial001_py310.py ln[44:47] hl[47] *}

## Eine benutzerdefinierte `PNGStreamingResponse` { #a-custom-pngstreamingresponse }

In den obigen Beispielen wurden die Datenbytes gestreamt, aber die Response hatte keinen `Content-Type`-Header, sodass der Client nicht wusste, welchen Datentyp er erhielt.

L'utilisation d'`async` et `await` est relativement nouvelle dans ce langage.

Mais cela rend la programmation asynchrone bien plus simple.

Cette même syntaxe (ou presque) a aussi été incluse récemment dans les versions modernes de JavaScript (dans les navigateurs et NodeJS).

Mais avant ça, gérer du code asynchrone était bien plus complexe et difficile.

f define&&define.amd?define(["jquery"],function(a){return b(a)}):"object"==typeof module&&module.exports?module.exports=b(require("jquery")):b(a.jQuery)}(this,function(a){!function(a,b){"use strict";a.formUtils.registerLoadedModule("lang/ru"),a(b).bind("validatorsLoaded",function(){a.formUtils.LANG={errorTitle:"Ошибка отправки формы!",requiredField:"Это обязательное поле",requiredFields:"Вы задали не все обязательные поля",badTime:"Вы задали некорректное время",badEmail:"Вы задали некорректный e...

Dann können Sie eine weitere Abhängigkeitsfunktion (ein „Dependable“) erstellen, die gleichzeitig eine eigene Abhängigkeit deklariert (also auch ein „Dependant“ ist):

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[13] *}

Betrachten wir die deklarierten Parameter:

**FastAPI** erstellt für Sie das Objekt vom Typ `BackgroundTasks` und übergibt es als diesen Parameter.

## Eine Taskfunktion erstellen { #create-a-task-function }

Erstellen Sie eine Funktion, die als Hintergrundtask ausgeführt werden soll.

Es handelt sich schlicht um eine Standard-Funktion, die Parameter empfangen kann.

Es kann sich um eine `async def`- oder normale `def`-Funktion handeln. **FastAPI** weiß, wie damit zu verfahren ist.

///

## Eine Middleware erstellen { #create-a-middleware }

Um eine Middleware zu erstellen, verwenden Sie den Dekorator `@app.middleware("http")` über einer Funktion.

Die Middleware-Funktion erhält:

* Den `request`.
* Eine Funktion `call_next`, die den `request` als Parameter erhält.

		skip, record bool
	)

	for s.Scan() {
		line := s.Text()
		switch {
		case skip && line != "":
		case skip && line == "":
			skip = false
		case record && line == "":
			stackTrace := bf.String()
			reset()
			record = false
			if searchRE == nil || searchRE.MatchString(stackTrace) {
				ret[t] = append(ret[t], stackTrace)
			}
		case record:
			save(line)
		default: