binary = SerializeUtil.fromObjectToBinary(map);
        @SuppressWarnings("unchecked")
        final Map<String, Integer> resultMap = (Map<String, Integer>) SerializeUtil.fromBinaryToObject(binary);
        assertEquals(map.size(), resultMap.size());
        assertEquals(map.get("one"), resultMap.get("one"));
    }

    /**
     * Test custom filter functionality
     *
     * @throws Exception
     */

	resultsMap := map[string][]reflect.Value{}
	results := [][]interface{}{}

	for _, v := range values {
		rm, rs := GetIdentityFieldValuesMap(ctx, reflect.Indirect(reflect.ValueOf(v)), fields)
		for k, v := range rm {
			resultsMap[k] = append(resultsMap[k], v...)
		}
		results = append(results, rs...)
	}
	return resultsMap, results
}

// ToQueryValues to query values

        requestA.setArtifact(artifactA);

        VersionResult resultA = versionResolver.resolveVersion(session, requestA);
        assertEquals("07.20.3-20120809.112124-88", resultA.getVersion());
    }

    @Test
    void testResolveSeparateInstalledClassifiedNonVersionedArtifacts() throws Exception {

* `compresslevel` - Usado durante la compresión GZip. Es un entero que varía de 1 a 9. Por defecto es `9`. Un valor más bajo resulta en una compresión más rápida pero archivos más grandes, mientras que un valor más alto resulta en una compresión más lenta pero archivos más pequeños.

## Otros middlewares { #other-middlewares }

Hay muchos otros middlewares ASGI.

Por ejemplo:

pkg go/types, const ParamVar = 4 #70250
pkg go/types, const ParamVar VarKind #70250
pkg go/types, const RecvVar = 3 #70250
pkg go/types, const RecvVar VarKind #70250
pkg go/types, const ResultVar = 5 #70250
pkg go/types, const ResultVar VarKind #70250
pkg go/types, func LookupSelection(Type, bool, *Package, string) (Selection, bool) #70737
pkg go/types, method (*Var) Kind() VarKind #70250
pkg go/types, method (*Var) SetKind(VarKind) #70250

* `compresslevel` - Usado durante a compressão GZip. É um inteiro variando de 1 a 9. O padrão é `9`. Um valor menor resulta em uma compressão mais rápida, mas em arquivos maiores, enquanto um valor maior resulta em uma compressão mais lenta, mas em arquivos menores.

## Outros middlewares { #other-middlewares }

Há muitos outros middlewares ASGI.

Por exemplo:

{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}

In diesem Beispiel wird das Pydantic-Modell in ein `dict`, und das `datetime`-Objekt in ein `str` konvertiert.

Das Resultat dieses Aufrufs ist etwas, das mit Pythons Standard-<a href="https://docs.python.org/3/library/json.html#json.dumps" class="external-link" target="_blank">`json.dumps()`</a> kodiert werden kann.

No caminho da resposta, ele roda por último.

Por exemplo:

```Python
app.add_middleware(MiddlewareA)
app.add_middleware(MiddlewareB)
```

Isso resulta na seguinte ordem de execução:

* **Requisição**: MiddlewareB → MiddlewareA → rota

* **Resposta**: rota → MiddlewareA → MiddlewareB

Beachten Sie, dass wir in der *Pfadoperation-Funktion* nur eine einzige Abhängigkeit deklarieren, den `query_or_cookie_extractor`.

Aber **FastAPI** wird wissen, dass es zuerst `query_extractor` auflösen muss, um dessen Resultat an `query_or_cookie_extractor` zu übergeben, wenn dieses aufgerufen wird.

///

```mermaid
graph TB

query_extractor(["query_extractor"])
query_or_cookie_extractor(["query_or_cookie_extractor"])

    * Si on n'utilisait pas FastAPI mais directement Starlette (ou un outil équivalent comme Sanic, Flask, Responder, etc) il faudrait implémenter la validation des données et la sérialisation par nous-même. Le résultat serait donc le même dans les deux cas mais du travail supplémentaire serait à réaliser avec Starlette, surtout en considérant que la validation des données et la sérialisation représentent la plus grande quantité de code à écrire dans une application....