// Replication latency information
	Latency ReplicationLatency `json:"replicationLatency"`
	// bandwidth limit for target
	BandWidthLimitInBytesPerSecond int64 `json:"limitInBits"`
	// current bandwidth reported
	CurrentBandwidthInBytesPerSecond float64 `json:"currentBandwidth"`
	// transfer rate for large uploads
	XferRateLrg *XferStats `json:"-" msg:"lt"`
	// transfer rate for small uploads

// zw : https://www.potraz.gov.zw/
// Confirmed by registry <******@****.***> 2017-01-25
zw
ac.zw
co.zw
gov.zw
mil.zw
org.zw

// newGTLDs

// List of new gTLDs imported from https://www.icann.org/resources/registries/gtlds/v2/gtlds.json on 2024-10-31T15:17:42Z
// This list is auto-generated, don't edit it manually.
// aaa : American Automobile Association, Inc.

*   Correctness fixes for fft_length parameter to `tf.spectral.rfft` &
    `tf.spectral.irfft`.
*   Exported model signatures using the 'predict' method will no longer have
    their input and output keys silently ignored and rewritten to 'inputs' and
    'outputs'. If a model was exported with different names before 1.2, and is
    now served with tensorflow/serving, it will accept requests using 'inputs'

E as dependências pode ser criadas de uma forma bastante simples e intuitiva que permite que você importe apenas os pacotes Python que forem necessários, e integrá-los com as funções de sua API em algumas linhas de código, *literalmente*.

///

## Ejecuta el Programa del Servidor

Si instalaste un servidor ASGI manualmente, normalmente necesitarías pasar una cadena de import en un formato especial para que importe tu aplicación FastAPI:

<div class="termy">

```console
$ uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 80

        resp.command = ServerMessageBlock.SMB_COM_NT_CREATE_ANDX;
        resp.isExtended = true;

        byte[] buf = new byte[256];
        buf[33] = 34; // baseline wordCount reported by server
        buf[34] = (byte) 0xFF; // no further andx
        // byteCount at 33 + 1 + 34*2 = 102
        ServerMessageBlock.writeInt2(0, buf, 102);

        int n = resp.decode(buf, 0);

        void dispose_nullContext_noop() throws Exception {
            setPrivateField(ctx, "gssContext", null);
            assertDoesNotThrow(() -> ctx.dispose());
        }
    }

    // Helper to build a minimal exported name token understood by MIEName(byte[])
    // Format: TOK_ID(2 bytes) | OID_LEN(2 bytes) | OID_DER | NAME_LEN(4 bytes) | NAME(bytes)
    private static byte[] buildExportName(Oid mech, String name) throws GSSException {

                try {
                    fixTimestamp(file, readMetadata(file), repositoryMetadata.getMetadata());
                } catch (RepositoryMetadataReadException e) {
                    // will be reported via storeInlocalRepository
                }
            }
        } else {
            // It's a POM - we don't need to retrieve it first
            file = new File(

    }

    // GET /api/admin/elevateword/download
    /**
     * Downloads all elevate words as a CSV file.
     * Creates a temporary file with the exported data for download.
     *
     * @param body download parameters
     * @return stream response containing the CSV file
     */
    @Execute
    public StreamResponse get$download(final DownloadBody body) {

Como é desencorajado, a documentação interativa com Swagger UI não irá mostrar a documentação para o corpo da requisição para um `GET`, e proxies que intermediarem podem não suportar o corpo da requisição.

///

## Importe o `BaseModel` do Pydantic

Primeiro, você precisa importar `BaseModel` do `pydantic`:

{* ../../docs_src/body/tutorial001.py hl[4] *}

## Crie seu modelo de dados