*/
    public AuthenticationManager() {
        // Default constructor
    }

    /**
     * Inserts a new user across all authentication chains.
     * @param user The user to insert.
     */
    public void insert(final User user) {
        chains().of(stream -> stream.forEach(c -> c.update(user)));
    }

    /**
     * Changes the password for a user across all authentication chains.

Pero Python tiene una forma específica de declarar listas con tipos internos, o "parámetros de tipo":

### Declarar una `list` con un parámetro de tipo { #declare-a-list-with-a-type-parameter }

Para declarar tipos que tienen parámetros de tipo (tipos internos), como `list`, `dict`, `tuple`,
pasa el/los tipo(s) interno(s) como "parámetros de tipo" usando corchetes: `[` y `]`

```Python
my_list: list[str]
```

`UploadFile` tiene los siguientes métodos `async`. Todos ellos llaman a los métodos correspondientes del archivo por debajo (usando el `SpooledTemporaryFile` interno).

* `write(data)`: Escribe `data` (`str` o `bytes`) en el archivo.
* `read(size)`: Lee `size` (`int`) bytes/caracteres del archivo.
* `seek(offset)`: Va a la posición de bytes `offset` (`int`) en el archivo.

Es gibt Datenstrukturen, die andere Werte enthalten können, wie etwa `dict`, `list`, `set` und `tuple`. Die inneren Werte können auch ihren eigenen Typ haben.

Diese Typen mit inneren Typen werden „**generische**“ Typen genannt. Es ist möglich, sie mit ihren inneren Typen zu deklarieren.

	"github.com/minio/minio-go/v7/pkg/set"
	"github.com/minio/minio/internal/auth"
	"github.com/minio/minio/internal/bucket/bandwidth"
	"github.com/minio/minio/internal/color"
	"github.com/minio/minio/internal/config"
	"github.com/minio/minio/internal/config/api"
	"github.com/minio/minio/internal/handlers"
	"github.com/minio/minio/internal/hash/sha256"
	xhttp "github.com/minio/minio/internal/http"
	xioutil "github.com/minio/minio/internal/ioutil"

  if (!status->status.ok()) return -1;
  auto iter = name_ranges.find(arg_name);
  if (iter == name_ranges.end()) {
    status->status = InvalidArgument("Output arg '", arg_name, "' not found");
    return -1;
  }
  return iter->second.second - iter->second.first;
}

int TF_OperationNumInputs(TF_Operation* oper) {
  return oper->node.num_inputs();
}

	// benchmark utility which helps obtain number of allocations and bytes allocated per ops.
	b.ReportAllocs()
	// the actual benchmark for PutObject starts here. Reset the benchmark timer.

	for i := 0; b.Loop(); i++ {
		// insert the object.
		objInfo, err := obj.PutObject(b.Context(), bucket, "object"+strconv.Itoa(i),
			mustGetPutObjReader(b, bytes.NewReader(textData), int64(len(textData)), md5hex, sha256hex), ObjectOptions{})
		if err != nil {

Quando você adiciona múltiplos middlewares usando o decorador `@app.middleware()` ou o método `app.add_middleware()`, cada novo middleware envolve a aplicação, formando uma pilha. O último middleware adicionado é o mais externo, e o primeiro é o mais interno.

No caminho da requisição, o middleware mais externo roda primeiro.

No caminho da resposta, ele roda por último.

Por exemplo:

```Python
app.add_middleware(MiddlewareA)
app.add_middleware(MiddlewareB)

errors.failed_to_find_plugins=Nessun plugin disponibile trovato.
errors.failed_to_process_sso_request=Impossibile elaborare la richiesta: {0}

errors.property_required={0} è obbligatorio.
errors.property_type_integer={0} è un numero intero.
errors.property_type_long={0} è un numero lungo.
errors.property_type_float={0} è un numero float.
errors.property_type_double={0} è un numero double.
errors.property_type_date={0} è una data.

Tatsächlich gibt es in einigen Fällen sogar **zwei JSON-Schemas** in OpenAPI für dasselbe Pydantic-Modell, für Eingabe und Ausgabe, je nachdem, ob sie **Defaultwerte** haben.

Sehen wir uns an, wie das funktioniert und wie Sie es bei Bedarf ändern können.

## Pydantic-Modelle für Eingabe und Ausgabe { #pydantic-models-for-input-and-output }

Nehmen wir an, Sie haben ein Pydantic-Modell mit Defaultwerten wie dieses: