@Test
    public void test_constructor_withTypeAndMessage() {
        // Test constructor with type and message
        String type = "Bearer";
        String message = "Invalid access token provided";
        InvalidAccessTokenException exception = new InvalidAccessTokenException(type, message);

        assertEquals(type, exception.getType());
        assertEquals(message, exception.getMessage());

        assertEquals(type1, type2);

        Map<String, Object> source1 = event.toSource();
        Map<String, Object> source2 = event.toSource();
        assertSame(source1, source2);
    }

    // Test edge cases for version numbers
    @Test
    public void test_versionNumberEdgeCases() {
        TestSearchLogEvent event = new TestSearchLogEvent("id", 0L, "type");

        // Test minimum value

    print(data)
```

### Generische Typen { #generic-types }

Einige Typen können „Typ-Parameter“ in eckigen Klammern annehmen, um ihre inneren Typen zu definieren, z. B. eine „Liste von Strings“ würde als `list[str]` deklariert.

Diese Typen, die Typ-Parameter annehmen können, werden **generische Typen** oder **Generics** genannt.

Sie können dieselben eingebauten Typen als Generics verwenden (mit eckigen Klammern und Typen darin):

  }

  private static class TypeA {}

  private interface TypeB {}

  private static class HasBoth extends TypeA implements TypeB {}

  @GwtIncompatible // Iterables.filter(Iterable, Class)
  public void testFilterByType_iterator() throws Exception {
    HasBoth hasBoth = new HasBoth();
    Iterable<TypeA> alist = Lists.newArrayList(new TypeA(), new TypeA(), hasBoth, new TypeA());

O Python possui suporte para "type hints" opcionais (também chamados de "type annotations").

Esses **"type hints"** ou anotações são uma sintaxe especial que permite declarar o <dfn title="por exemplo: str, int, float, bool">tipo</dfn> de uma variável.

Ao declarar tipos para suas variáveis, editores e ferramentas podem oferecer um melhor suporte.

  }

  private static class TypeA {}

  private interface TypeB {}

  private static class HasBoth extends TypeA implements TypeB {}

  @GwtIncompatible // Iterables.filter(Iterable, Class)
  public void testFilterByType() throws Exception {
    HasBoth hasBoth = new HasBoth();
    FluentIterable<TypeA> alist =
        FluentIterable.from(asList(new TypeA(), new TypeA(), hasBoth, new TypeA()));

# Introducción a Tipos en Python { #python-types-intro }

Python tiene soporte para "anotaciones de tipos" opcionales (también llamadas "type hints").

Estas **"anotaciones de tipos"** o type hints son una sintaxis especial que permite declarar el <dfn title="por ejemplo: str, int, float, bool">tipo</dfn> de una variable.

Al declarar tipos para tus variables, los editores y herramientas te pueden proporcionar un mejor soporte.

* Sie können alle gültigen Pydantic-Datentypen hier überprüfen: [Pydantic-Datentypen](https://docs.pydantic.dev/latest/usage/types/types/).

## Beispiel { #example }

Hier ist ein Beispiel für eine *Pfadoperation* mit Parametern, die einige der oben genannten Typen verwenden.

{* ../../docs_src/extra_data_types/tutorial001_an_py310.py hl[1,3,12:16] *}

    IPv6Address,
    IPv6Interface,
    IPv6Network,
)
from pathlib import Path, PurePath
from re import Pattern
from types import GeneratorType
from typing import Annotated, Any
from uuid import UUID

from annotated_doc import Doc
from fastapi.exceptions import PydanticV1NotSupportedError
from fastapi.types import IncEx
from pydantic import BaseModel
from pydantic.color import Color  # ty: ignore[deprecated]

    * Встроенный в Python `Decimal`.
    * В запросах и ответах обрабатывается так же, как и `float`.
* Вы можете проверить все допустимые типы данных Pydantic здесь: [Типы данных Pydantic](https://docs.pydantic.dev/latest/usage/types/types/).

## Пример { #example }

Вот пример *операции пути* с параметрами, который демонстрирует некоторые из вышеперечисленных типов.

{* ../../docs_src/extra_data_types/tutorial001_an_py310.py hl[1,3,12:16] *}