scriptEngineFactory.add("type1", engine1);
        scriptEngineFactory.add("type2", engine2);

        // Execute with first engine
        Object result1 = scriptExecutor.execute("type1", "script for engine1");
        assertEquals("engine1:processed: script for engine1", result1);

        // Execute with second engine
        Object result2 = scriptExecutor.execute("type2", "script for engine2");

    @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):

# Fortgeschrittene Python-Typen { #advanced-python-types }

Hier sind einige zusätzliche Ideen, die beim Arbeiten mit Python-Typen nützlich sein könnten.

## `Union` oder `Optional` verwenden { #using-union-or-optional }

Wenn Ihr Code aus irgendeinem Grund nicht `|` verwenden kann, z. B. wenn es nicht in einer Typannotation ist, sondern in etwas wie `response_model=`, können Sie anstelle des senkrechten Strichs (`|`) `Union` aus `typing` verwenden.

  }

  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());

import types
from collections.abc import Callable
from enum import Enum
from typing import Any, TypeVar, Union

from pydantic import BaseModel
from pydantic.main import IncEx as IncEx

DecoratedCallable = TypeVar("DecoratedCallable", bound=Callable[..., Any])
UnionType = getattr(types, "UnionType", Union)
ModelNameMap = dict[type[BaseModel] | type[Enum], str]

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.