Murmur3_32Hasher(int seed) {
      this.h1 = seed;
      this.length = 0;
      isDone = false;
    }

    private void update(int nBytes, long update) {
      // 1 <= nBytes <= 4
      buffer |= (update & 0xFFFFFFFFL) << shift;
      shift += nBytes * 8;
      length += nBytes;

      if (shift >= 32) {
        h1 = mixH1(h1, mixK1((int) buffer));
        buffer >>>= 32;
        shift -= 32;
      }
    }

出力データ用にモデル設定で `ser_json_bytes` とともに `bytes` フィールドを使用することもでき、Pydantic は JSON レスポンスを生成するときにバイト列を base64 でシリアライズします。

{* ../../docs_src/json_base64_bytes/tutorial001_py310.py ln[1:2,12:16,29,38:41] hl[16] *}

## 入力・出力データ向けの Pydantic `bytes` { #pydantic-bytes-for-input-and-output-data }

もちろん、同じモデルを base64 を使うように設定しておけば、JSON データの受信時は `val_json_bytes` で入力を「検証」し、送信時は `ser_json_bytes` で出力を「シリアライズ」する、といった具合に、入力と出力の両方を扱えます。

{* ../../docs_src/json_base64_bytes/tutorial001_py310.py ln[1:9,29:35] hl[9] *}

Se você verificar a `/docs`, verá que o campo `data` espera bytes codificados em base64:

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/json-base64-bytes/image01.png">

{
  "description": "Some data",
  "content": "hello"
}
```

## Pydantic `bytes` 用於輸出資料 { #pydantic-bytes-for-output-data }

你也可以在模型設定中搭配 `ser_json_bytes` 使用 `bytes` 欄位來處理輸出資料；當產生 JSON 回應時，Pydantic 會將位元組以 base64 進行序列化。

{* ../../docs_src/json_base64_bytes/tutorial001_py310.py ln[1:2,12:16,29,38:41] hl[16] *}

## Pydantic `bytes` 用於輸入與輸出資料 { #pydantic-bytes-for-input-and-output-data }

  "content": "hello"
}
```

## Pydantic `bytes` для вихідних даних { #pydantic-bytes-for-output-data }

Ви також можете використовувати поля `bytes` з `ser_json_bytes` у конфігурації моделі для вихідних даних, і Pydantic серіалізує байти як base64 під час формування відповіді JSON.

{* ../../docs_src/json_base64_bytes/tutorial001_py310.py ln[1:2,12:16,29,38:41] hl[16] *}

{* ../../docs_src/json_base64_bytes/tutorial001_py310.py ln[1:9,29:35] hl[9] *}

Si revisas `/docs`, verás que el campo `data` espera bytes codificados en base64:

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/json-base64-bytes/image01.png">
</div>

N'utilisez base64 que si vous devez absolument inclure des données binaires dans du JSON et que vous ne pouvez pas utiliser des fichiers pour cela.

## Pydantic `bytes` { #pydantic-bytes }

  "description": "Some data",
  "content": "hello"
}
```

## 用于输出数据的 Pydantic `bytes` { #pydantic-bytes-for-output-data }

对于输出数据，你也可以在模型配置中为 `bytes` 字段使用 `ser_json_bytes`，Pydantic 会在生成 JSON 响应时将字节以 base64 进行序列化。

{* ../../docs_src/json_base64_bytes/tutorial001_py310.py ln[1:2,12:16,29,38:41] hl[16] *}

## 用于输入和输出数据的 Pydantic `bytes` { #pydantic-bytes-for-input-and-output-data }

  }

  private static byte[] toByteArray(int... bytes) {
    byte[] realBytes = new byte[bytes.length];
    for (int i = 0; i < bytes.length; i++) {
      realBytes[i] = (byte) bytes[i];
    }
    return realBytes;
  }

  private static void assertWellFormed(int... bytes) {
    assertTrue(Utf8.isWellFormed(toByteArray(bytes)));
  }

  private static void assertNotWellFormed(int... bytes) {

    headers: Annotated[Headers, Doc("The headers of the request.")]
    content_type: Annotated[
        str | None, Doc("The content type of the request, from the headers.")
    ]

    async def write(
        self,
        data: Annotated[
            bytes,
            Doc(
                """
                The bytes to write to the file.
                """