return cycles == 1
	}
	return uint32(xxhash.Sum64String(string(h)))%cycles == cycle%cycles
}

// modAlt returns true if the hash mod cycles == cycle.
// This is out of sync with mod.
// If cycles is 0 false is always returned.
// If cycles is 1 true is always returned (as expected).
func (h dataUsageHash) modAlt(cycle uint32, cycles uint32) bool {
	if cycles <= 1 {
		return cycles == 1
	}

				objectName:  path.Base(entName),
				debug:       f.dataUsageScannerDebug,
				lifeCycle:   activeLifeCycle,
				replication: replicationCfg,
			}

			item.heal.enabled = thisHash.modAlt(f.oldCache.Info.NextCycle/folder.objectHealProbDiv, f.healObjectSelect/folder.objectHealProbDiv) && f.shouldHeal()
			item.heal.bitrot = f.scanMode == madmin.HealDeepScan

			sz, err := f.getSize(item)

# Modelos Extra { #extra-models }

Continuando con el ejemplo anterior, será común tener más de un modelo relacionado.

Esto es especialmente el caso para los modelos de usuario, porque:

* El **modelo de entrada** necesita poder tener una contraseña.
* El **modelo de salida** no debería tener una contraseña.
* El **modelo de base de datos** probablemente necesitaría tener una contraseña hasheada.

/// danger | Peligro

# Modelos Adicionais { #extra-models }

Continuando com o exemplo anterior, será comum ter mais de um modelo relacionado.

Isso é especialmente o caso para modelos de usuários, porque:

* O **modelo de entrada** precisa ser capaz de ter uma senha.
* O **modelo de saída** não deve ter uma senha.
* O **modelo de banco de dados** provavelmente precisaria ter uma senha com hash.

/// danger | Cuidado

    from pydantic import BaseModel, ValidationInfo, field_validator

    app = FastAPI()

    class ModelB(BaseModel):
        username: str

    class ModelC(ModelB):
        password: str

    class ModelA(BaseModel):
        name: str
        description: Optional[str] = None
        foo: ModelB
        tags: dict[str, str] = {}

        @field_validator("name")

///

## Mehrere Modelle { #multiple-models }

Hier ist eine allgemeine Idee, wie die Modelle mit ihren Passwortfeldern aussehen könnten und an welchen Stellen sie verwendet werden:

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial001_py310.py hl[7,9,14,20,22,27:28,31:33,38:39] *}

### Über `**user_in.model_dump()` { #about-user-in-model-dump }

#### Pydantics `.model_dump()` { #pydantics-model-dump }

Si tienes un grupo de **parámetros query** que están relacionados, puedes crear un **modelo de Pydantic** para declararlos.

Esto te permitiría **reutilizar el modelo** en **múltiples lugares** y también declarar validaciones y metadatos para todos los parámetros de una vez. 😎

/// note | Nota

Esto es compatible desde la versión `0.115.0` de FastAPI. 🤓

///

Declare os **parâmetros de consulta** que você precisa em um **modelo Pydantic**, e então declare o parâmetro como `Query`:

{* ../../docs_src/query_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:13,17] *}

O **FastAPI** **extrairá** os dados para **cada campo** dos **parâmetros de consulta** presentes na requisição, e fornecerá o modelo Pydantic que você definiu.

$ pip install python-multipart
```

///

/// note | Nota

Isto é suportado desde a versão `0.113.0` do FastAPI. 🤓

///

## Modelos Pydantic para Formulários { #pydantic-models-for-forms }

Você precisa apenas declarar um **modelo Pydantic** com os campos que deseja receber como **campos de formulários**, e então declarar o parâmetro como um `Form`:

{* ../../docs_src/request_form_models/tutorial001_an_py39.py hl[9:11,15] *}

# Query-Parameter-Modelle { #query-parameter-models }

Wenn Sie eine Gruppe von **Query-Parametern** haben, die miteinander in Beziehung stehen, können Sie ein **Pydantic-Modell** erstellen, um diese zu deklarieren.

Dadurch können Sie das **Modell an mehreren Stellen wiederverwenden** und gleichzeitig Validierungen und Metadaten für alle Parameter auf einmal deklarieren. 😎

/// note | Hinweis

Dies wird seit FastAPI Version `0.115.0` unterstützt. 🤓

///