public int size() {
                return 20;
            }
        };
        qrList.allRecordCount = 41;
        qrList.calculatePageInfo();
        assertEquals(20, qrList.getPageSize());
        assertEquals(1, qrList.getCurrentPageNumber());
        assertEquals(41, qrList.getAllRecordCount());
        assertEquals(3, qrList.getAllPageCount());
        assertEquals(false, qrList.isExistPrevPage());

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

## Pydantic `bytes` for Input and Output Data { #pydantic-bytes-for-input-and-output-data }

            // Create a buffer and write
            byte[] buffer = new byte[256];
            int bytesWritten = request.writeBytesWireFormat(buffer, 64);

            // Verify structure size (should be 41)
            assertEquals(41, SMBUtil.readInt2(buffer, 64));

            // Verify info type and file info class
            assertEquals((byte) 0x01, buffer[66]);
            assertEquals((byte) 0x04, buffer[67]);

     */
    @Override
    protected int writeBytesWireFormat(final byte[] dst, int dstIndex) {
        final int start = dstIndex;

        SMBUtil.writeInt2(41, dst, dstIndex);
        dst[dstIndex + 2] = this.infoType;
        dst[dstIndex + 3] = this.fileInfoClass;
        dstIndex += 4;

        SMBUtil.writeInt4(this.outputBufferLength, dst, dstIndex);

## 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 }

当然，你也可以使用同一个配置了 base64 的模型，在接收和发送 JSON 数据时，同时处理输入（使用 `val_json_bytes` 进行验证）和输出（使用 `ser_json_bytes` 进行序列化）。

            0x000002, 0x000001 };
    private static byte[] pc1 = { (byte) 56, (byte) 48, (byte) 40, (byte) 32, (byte) 24, (byte) 16, (byte) 8, (byte) 0, (byte) 57,
            (byte) 49, (byte) 41, (byte) 33, (byte) 25, (byte) 17, (byte) 9, (byte) 1, (byte) 58, (byte) 50, (byte) 42, (byte) 34,
            (byte) 26, (byte) 18, (byte) 10, (byte) 2, (byte) 59, (byte) 51, (byte) 43, (byte) 35, (byte) 62, (byte) 54, (byte) 46,

    other is CertificatePinner &&
      other.pins == pins &&
      other.certificateChainCleaner == certificateChainCleaner

  override fun hashCode(): Int {
    var result = 37
    result = 41 * result + pins.hashCode()
    result = 41 * result + certificateChainCleaner.hashCode()
    return result
  }

  /** A hostname pattern and certificate hash for Certificate Pinning. */
  class Pin(
    pattern: String,

## 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 }

當然，你也可以使用同一個以 base64 設定的模型，同時處理輸入（以 `val_json_bytes` 驗證）與輸出（以 `ser_json_bytes` 序列化）的 JSON 資料。

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。

      buf[((x1 << 16) + (x2 << 8) + x3) % bufLen] ^= i % 256;
    }
    assertEquals(0x7a1d67c50ec7e167L, h);
  }

  private static long remix(long h) {
    h ^= h >>> 41;
    h *= 949921979;
    return h;
  }

  private static byte getChar(long h) {
    return (byte) ('a' + ((h & 0xfffff) % 26));
  }