var globalTestTmpDir = os.TempDir()

// reseed - returns a new seed every time the function is called.
func reseed() uint32 {
	return uint32(time.Now().UnixNano() + int64(os.Getpid()))
}

// nextSuffix - provides a new unique suffix every time the function is called.
func nextSuffix() string {
	randmu.Lock()
	r := randN
	// Initial seed required, generate one.
	if r == 0 {
		r = reseed()
	}

}
```

/// info | Información

Nota cómo la clave `images` ahora tiene una lista de objetos de imagen.

///

## Modelos anidados profundamente { #deeply-nested-models }

Puedes definir modelos anidados tan profundamente como desees:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial007_py310.py hl[7,12,18,21,25] *}

/// info | Información

# Body – Verschachtelte Modelle { #body-nested-models }

Mit **FastAPI** können Sie (dank Pydantic) beliebig tief verschachtelte Modelle definieren, validieren, dokumentieren und verwenden.

## Listen als Felder { #list-fields }

Sie können ein Attribut als Kindtyp definieren, zum Beispiel eine Python-`list`.

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial001_py310.py hl[12] *}

# Corpo - Modelos aninhados { #body-nested-models }

Com o **FastAPI**, você pode definir, validar, documentar e usar modelos arbitrariamente e profundamente aninhados (graças ao Pydantic).

## Campos do tipo Lista { #list-fields }

Você pode definir um atributo como um subtipo. Por exemplo, uma `list` do Python:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial001_py310.py hl[12] *}

And it will be annotated / documented accordingly too.

## Nested Models { #nested-models }

Each attribute of a Pydantic model has a type.

But that type can itself be another Pydantic model.

So, you can declare deeply nested JSON "objects" with specific attribute names, types and validations.

All that, arbitrarily nested.

### Define a submodel { #define-a-submodel }

# Body - Вложенные модели { #body-nested-models }

С помощью **FastAPI** вы можете определять, валидировать, документировать и использовать модели произвольной глубины вложенности (благодаря Pydantic).

## Поля-списки { #list-fields }

Вы можете определить атрибут как подтип. Например, Python-тип `list`:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial001_py310.py hl[12] *}

            SMBUtil.writeInt2(0, buffer, 2); // Reserved
            SMBUtil.writeInt4(count, buffer, 4); // Count
            SMBUtil.writeInt4(remaining, buffer, 8); // Remaining
            SMBUtil.writeInt2(0, buffer, 12); // WriteChannelInfoOffset
            SMBUtil.writeInt2(0, buffer, 14); // WriteChannelInfoLength
            return buffer;
        }
    }

    @Nested
    @DisplayName("Edge Case Tests")

        @BeforeEach
        public void setUp() {
            // Build a sample buffer
            int bufferIndex = 0;
            bufferIndex += 2; // reserved
            writeInt2(dataCompactionMode, buffer, bufferIndex);
            bufferIndex += 2;
            bufferIndex += 2; // reserved
            writeInt2(dataLength, buffer, bufferIndex);
            bufferIndex += 2;
            writeInt2(dataOffset, buffer, bufferIndex);
        }

以下のように:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial008.py hl[15] *}

## あらゆる場所でのエディタサポート

エディタのサポートもどこでも受けることができます。

以下のようにリストの中の項目でも:

<img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/tutorial/body-nested-models/image01.png">

Pydanticモデルではなく、`dict`を直接使用している場合はこのようなエディタのサポートは得られません。

しかし、それらについて心配する必要はありません。入力された辞書は自動的に変換され、出力も自動的にJSONに変換されます。

## 任意の`dict`のボディ

また、ある型のキーと別の型の値を持つ`dict`としてボディを宣言することもできます。

        @Test
        @DisplayName("Should correctly parse reserved fields")
        void testReservedFieldsAreSkipped() throws Exception {
            byte[] buffer = new byte[64];

            // Structure with specific values in reserved fields
            SMBUtil.writeInt2(24, buffer, 0);
            buffer[2] = 0x01; // Oplock level
            buffer[3] = (byte) 0xAA; // Reserved byte