- I could make an annotation that marked another class as its plugin discoverer, I could just add it to
  the component descriptor and when it's loaded we can add the discoverer, that would be simpler. I could
  also do this with the lister as well
i'l
// 1 the metadata -> model plugin/mojo descriptor
// 2 tools for doing the mapping
// 3 the component model -> interfaces for the plugin

// The plugin manager should load up a directory structure of plugins.

- Kubectl: `-o` can now be used as a shortcut for `--output` in `kubectl explain <resource> --output plaintext-openapiv2` ([#127869](https:/...

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Das bewirkt, dass `tags` eine Liste ist, wenngleich es nichts über den Typ der Elemente der Liste aussagt.

## Listen mit Typ-Parametern als Felder

Aber Python erlaubt es, Listen mit inneren Typen, auch „Typ-Parameter“ genannt, zu deklarieren.

### `List` von `typing` importieren

Shinsuke Sugaya <******@****.***> 1730954650 +0900

package lifecycle

import (
	"encoding/xml"
	"io"

	"github.com/minio/minio-go/v7/pkg/tags"
)

var errInvalidFilter = Errorf("Filter must have exactly one of Prefix, Tag, or And specified")

// Filter - a filter for a lifecycle configuration Rule.
type Filter struct {
	XMLName xml.Name `xml:"Filter"`
	set     bool

	Prefix Prefix

	ObjectSizeGreaterThan int64 `xml:"ObjectSizeGreaterThan,omitempty"`

   *     a provided list is null
   * @since 19.0
   */
  public static <B> List<List<B>> cartesianProduct(List<? extends List<? extends B>> lists) {
    return CartesianList.create(lists);
  }

  /**
   * Returns every possible list that can be formed by choosing one element from each of the given

```

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/// note | "Hinweis"

Beachten Sie, dass FastAPI in diesem Fall den Inhalt der Liste nicht überprüft.

Zum Beispiel würde `List[int]` überprüfen (und dokumentieren) dass die Liste Ganzzahlen enthält. `list` alleine macht das nicht.

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## Deklarieren von mehr Metadaten

Sie können mehr Informationen zum Parameter hinzufügen.

# Zusätzliche Datentypen

Bisher haben Sie gängige Datentypen verwendet, wie zum Beispiel:

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

Sie können aber auch komplexere Datentypen verwenden.

Und Sie haben immer noch dieselbe Funktionalität wie bisher gesehen:

* Großartige Editor-Unterstützung.
* Datenkonvertierung bei eingehenden Requests.
* Datenkonvertierung für Response-Daten.
* Datenvalidierung.

Pour déclarer ces types et les types internes, on utilise le module standard de Python `typing`.

Il existe spécialement pour supporter ces annotations de types.

#### `List`

Par exemple, définissons une variable comme `list` de `str`.

Importez `List` (avec un `L` majuscule) depuis `typing`.

3. Die Datenklasse `Author` enthält eine Liste von `Item`-Datenklassen.

4. Die Datenklasse `Author` wird im `response_model`-Parameter verwendet.

5. Sie können andere Standard-Typannotationen mit Datenklassen als Requestbody verwenden.

    In diesem Fall handelt es sich um eine Liste von `Item`-Datenklassen.

6. Hier geben wir ein Dictionary zurück, das `items` enthält, welches eine Liste von Datenklassen ist.