# FORMAT NOT DOCUMENTED YET (parser is urltestparser.js)

# Based on http://trac.webkit.org/browser/trunk/LayoutTests/fast/url/script-tests/segments.js
http://example\t.\norg http://example.org/foo/bar s:http h:example.org p:/
http://user:pass@foo:21/bar;par?b#c  s:http u:user pass:pass h:foo port:21 p:/bar;par q:?b f:#c
http:foo.com  s:http h:example.org p:/foo/foo.com
\t\s\s\s:foo.com\s\s\s\n  s:http h:example.org p:/foo/:foo.com

Định nghĩa cấu trúc này bao gồm những đường dẫn API của bạn, các tham số có thể có,...

#### "Cấu trúc" dữ liệu

Thuật ngữ "cấu trúc" (schema) cũng có thể được coi như là hình dạng của dữ liệu, tương tự như một JSON content.

Trong trường hợp đó, nó có nghĩa là các thuộc tính JSON và các kiểu dữ liệu họ có,...

#### OpenAPI và JSON Schema

* Validate **các cấu trúc phức tạp**:
    * Sử dụng các models Pydantic phân tầng, `List` và `Dict` của Python `typing`,...
    * Và các validators cho phép các cấu trúc dữ liệu phức tạp trở nên rõ ràng và dễ dàng để định nghĩa, kiểm tra và tài liệu hóa thành JSON Schema.
    * Bạn có thể có các object **JSON lồng nhau** và tất cả chúng đã validate và annotated.

	_         int32 // For 64 bits alignment
	lastConn  int64

	// HealthCheckFn is the function set to test for health.
	// If not set the client will not keep track of health.
	// Calling this returns true or false if the target
	// is online or offline.
	HealthCheckFn func() bool

	// HealthCheckRetryUnit will be used to calculate the exponential

<img src="/img/python-types/image03.png">

## Động lực nhiều hơn

Kiểm tra hàm này, nó đã có gợi ý kiểu dữ liệu:

```Python hl_lines="1"
{!../../../docs_src/python_types/tutorial003.py!}
```

Bởi vì trình soạn thảo biết kiểu dữ liệu của các biến, bạn không chỉ có được completion, bạn cũng được kiểm tra lỗi:

<img src="/img/python-types/image04.png">

  return ret;
}

TF_Buffer* TF_CreateRunOptions(unsigned char enable_full_trace) {
  tensorflow::RunOptions options;
  if (enable_full_trace) {
    options.set_trace_level(tensorflow::RunOptions::FULL_TRACE);
  } else {
    options.set_trace_level(tensorflow::RunOptions::NO_TRACE);
  }
  TF_Buffer* ret = TF_NewBuffer();
  TF_CHECK_OK(MessageToBuffer(options, ret));
  return ret;
}

  IMAGE="${1:-"${DEFAULT_KIND_IMAGE}"}"
  KUBECONFIG_DIR="${ARTIFACTS:-$(mktemp -d)}/kubeconfig"
  IP_FAMILY="${2:-ipv4}"

  check_default_cluster_yaml

  # Trap replaces any previous trap's, so we need to explicitly cleanup clusters here
  trap cleanup_kind_clusters EXIT

  function deploy_kind() {
    IDX="${1}"
    CLUSTER_NAME="${CLUSTER_NAMES[$IDX]}"
    CLUSTER_POD_SUBNET="${CLUSTER_POD_SUBNETS[$IDX]}"

* Với request `PUT` tới `/items/{item_id}`, đọc body như JSON:
    * Kiểm tra xem nó có một thuộc tính bắt buộc kiểu  `str` là `name` không?
    * Kiểm tra xem nó có một thuộc tính bắt buộc kiểu `float` là `price` không?
    * Kiểm tra xem nó có một thuộc tính tùy chọn là `is_offer` không? Nếu có, nó phải có kiểu `bool`.
    * Tất cả những kiểm tra này cũng được áp dụng với các JSON lồng nhau.

          return Lists.<LockGraphNode>newArrayListWithCapacity(3);
        }
      };

  /**
   * A Throwable used to record a stack trace that illustrates an example of a specific lock
   * acquisition ordering. The top of the stack trace is truncated such that it starts with the
   * acquisition of the lock in question, e.g.
   *
   * <pre>
   * com...ExampleStackTrace: LockB -&gt; LockC

            requests.add(new MetadataRequest(metadata, null, REPOSITORY_CONTEXT).setTrace(trace));

            for (RemoteRepository repository : request.getRepositories()) {
                requests.add(new MetadataRequest(metadata, repository, REPOSITORY_CONTEXT).setTrace(trace));
            }
        }

        // initial try, use locally cached metadata